Je traine assez souvent avec des gens qui font du calcul scientifique, et le truc qui revient (je trouve), c'est:
* matlab, parcequ'en 2 commandes ça fait presque tout, mais c'est "lent"
* C++/C parceque c'est "rapide", mais il faut une certaine rigueur pour éviter les fuites, éviter les segfault, faire une bonne gestion d'erreur,...
Forcément, si on prend 2 programmes du même niveau de programmation (les chercheurs ne sont pas tous de bons codeurs), un truc en python va être loin derrière le C++ niveau perf. Maintenant, est-ce qu'en utilisant NumPy on rattrape ça ? J'aurais bien aimé avoir un tableau avec des chiffres pour me faire une idée... Quelqu'un a déjà vu ça ?
# benchs/ tests
Posté par Marc (site web personnel) . En réponse à la dépêche Numpy, extension C-Python pour le calcul scientifique. Évalué à 2.
* matlab, parcequ'en 2 commandes ça fait presque tout, mais c'est "lent"
* C++/C parceque c'est "rapide", mais il faut une certaine rigueur pour éviter les fuites, éviter les segfault, faire une bonne gestion d'erreur,...
Forcément, si on prend 2 programmes du même niveau de programmation (les chercheurs ne sont pas tous de bons codeurs), un truc en python va être loin derrière le C++ niveau perf. Maintenant, est-ce qu'en utilisant NumPy on rattrape ça ? J'aurais bien aimé avoir un tableau avec des chiffres pour me faire une idée... Quelqu'un a déjà vu ça ?