Группа :: Development/Python3
Пакет: python3-module-numexpr
навигация по пакетам
Главная Изменения Спек Патчи Sources Загрузить Gear Bugs and FR Repocop
Текущая версия: 2.8.3-alt1
Время сборки: 17 июля 2022, 23:12 ( 91.6 недели назад )
Размер архива: 100.61 Kb
Домашняя страница: https://github.com/pydata/numexpr
Лицензия: MIT
О пакете: Fast numerical array expression evaluator for Python and NumPy
Описание:
Список всех майнтейнеров, принимавших участие
в данной и/или предыдущих сборках пакета:
Список rpm-пакетов, предоставляемый данным srpm-пакетом:
ACL:
Время сборки: 17 июля 2022, 23:12 ( 91.6 недели назад )
Размер архива: 100.61 Kb
Домашняя страница: https://github.com/pydata/numexpr
Лицензия: MIT
О пакете: Fast numerical array expression evaluator for Python and NumPy
Описание:
The numexpr package evaluates multiple-operator array expressions many
times faster than NumPy can. It accepts the expression as a string,
analyzes it, rewrites it more efficiently, and compiles it to faster
Python code on the fly. It's the next best thing to writing the
expression in C and compiling it with a specialized just-in-time (JIT)
compiler, i.e. it does not require a compiler at runtime.
Also, numexpr has support for the Intel VML (Vector Math Library) --
integrated in Intel MKL (Math Kernel Library) --, allowing nice
speed-ups when computing transcendental functions (like trigonometrical,
exponentials...) on top of Intel-compatible platforms. This support also
allows to use multiple cores in your computations.
Текущий майнтейнер: Vitaly Lipatov times faster than NumPy can. It accepts the expression as a string,
analyzes it, rewrites it more efficiently, and compiles it to faster
Python code on the fly. It's the next best thing to writing the
expression in C and compiling it with a specialized just-in-time (JIT)
compiler, i.e. it does not require a compiler at runtime.
Also, numexpr has support for the Intel VML (Vector Math Library) --
integrated in Intel MKL (Math Kernel Library) --, allowing nice
speed-ups when computing transcendental functions (like trigonometrical,
exponentials...) on top of Intel-compatible platforms. This support also
allows to use multiple cores in your computations.
Список всех майнтейнеров, принимавших участие
в данной и/или предыдущих сборках пакета:
- python3-module-numexpr
- python3-module-numexpr-debuginfo