Ускоряем и оптимизируем numpy, pandas, scipy и sklearn

Дата публикации: 02-06-2026 01:41:29

За это время в библиотеки были добавлены поддержка CUDA, множество ручных SIMD-оптимизаций с динамическим выбором SIMD, несколько реализаций линейной регрессии и многое другое. Давайте рассмотрим, что на сегодняшний день позволяет сделать моя библиотека.

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	Scaling NumPy on Free-Threaded Python	0	14.69	09-08-2026
2	Ускоряем pandas, не переписывая код. Мой опыт с FireDucks	0	6.14	06-03-2026
3	Ускорение вычислений в алгоритме DRS-виртуализации через векторизацию	0	14.96	30-01-2026
4	6× faster binary search: from compiled code to mechanical sympathy	0	8.18	13-07-2026
5	Поиск аномалий: статистика или ML? Выбираем лучшее	0	8.3	17-02-2026
6	Ускоряем инференс в Python с ONNX	0	7.61	14-02-2026
7	What’s New in pandas 3.0	0	17.57	22-01-2026
8	Darts: библиотека для временных рядов	0	8.9	09-03-2026
9	Покоряем гору временных рядов: делаем прогноз для 200+ рядов с библиотекой Etna	0	8.8	21-01-2026
10	Ускоряем игру «Жизнь» с помощью CUDA / Triton	0	8.76	05-04-2026

Классификация: Мнения. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 10.35. Источник: pythondigest.ru.