Vectorisation des calculs – Numpy, Numba, Xarray (Python)

Описание: Principe de la vectorisation des traitements sur des grandes structures de vecteurs et matrices « numpy ». Itérations sur les valeurs avec les boucles. Accélération des calculs à l’aide du mécanisme de vectorisation. Exploitation de la « compilation » Numba de la fonction appliquée aux scalaires, avec les directives @njit et @vectorize. Utilisation de la fonctions dédiée de « xarray », plus efficace que vectorize() de « numpy ».

Site xarray : https://docs.xarray.dev/en/stable/
Site numba : https://numba.pydata.org/
Site numpy : https://numpy.org/
Notebook : https://tutoriels-data-science.blogspot.co...

00:00 Accélération des traitements sur structure Numpy - Vectorisation
06:02 Démarrage du notebook
06:43 Génération des valeurs à traiter
07:01 Fonction à appliquer sur chaque valeur
07:56 Itération avec une boucle for - Durée d'exécution
09:49 Itération avec une compréhension
10:56 Boucle avec accès indicé
12:14 Utilisation d'un énumérateur
13:09 Vectorisation avec numpy.vectorize()
16:25 "Compilation" (@njit) la fonction avec Numba
18:07 La directive @vectorize de Numba
21:47 Vectorisation avec le package "xarray"
24:00 Traitement directement des vecteurs - Performances