我是靠谱客的博主 漂亮心情,最近开发中收集的这篇文章主要介绍C++/Python/Matlab执行效率分析,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

以前一直觉得C++效率最高,速度最快,但是今天做的一个实验结果大大出乎我的意料—Python使用向量处理效率一点都不慢,甚至高于C++在O2优化后的效率。 Matlab效率更高。 这为以后选取语言提供了一个很好的参考。

问题起源与对场内期权MC定价时,一步到最后与按天到最后在计算精度上有无差别,镜像问题是FDM定价一步到最后,与按天到最后计算精度上有无差别。我的观点显然是前者无差,后者影响显著。无奈,领导观点竟然相反,为了说明问题,讲理论肯定是不行了,只能用数据说话。为了验证MC的结果,有了本实验。

实验初期,先采用Python写的,因为简单,就用了最简单低级的代码思路。写完后运行发现速度还可以(轨道数目较少,1k条)。于是萌生了与C++比较下效率的想法。于是速度照搬改成C++版本。为了能体现出差距,将轨道数目都改成10w条,结果发现,在简单代码结构下,python不是一般的慢! 考虑到当初Matlab在矩阵处理时体现的优势,于是想python应该也有同样的特点,于是将python代码改成向量化的。这一改,就发现了有趣的东西,在向量化代码结构下,python执行效率极高,甚至高过C++在O2优化下的效率

废话不多说,先列出结果数据。表中数据单位为秒。

最后

以上就是漂亮心情为你收集整理的C++/Python/Matlab执行效率分析的全部内容,希望文章能够帮你解决C++/Python/Matlab执行效率分析所遇到的程序开发问题。

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