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matlab代码影响-perfprof:性能
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2021-05-22
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matlab代码影响性能 用于在Python中绘制性能配置文件的便捷功能。 在科学计算中,通常会根据一组算法的运行时间或相对误差来比较多种算法。 最好的算法是值最小的算法,通常使用散点图对它们进行绘制。 当比较多组数据时,性能曲线可以很好地替代散点图。 散点图的一些潜在缺点如下: 当散点图非常拥挤时,很难说出哪种算法总体上最好。 可以忽略算法之间的细微差异。 如果一种算法总是仅比另一种算法稍微差一点,那么可能很难量化“略差”的含义。 性能概况使这些问题一目了然。 当然,最佳实践是结合使用散点图和性能曲线。 注意:此实现基于DJ Higham和NJ Higham的《 MATLAB Guide》中的perfprof 。 原始代码可以在这里下载: 他们如何工作 粗略地说:x轴表示公差因子,而y轴是比例。 如果一条线通过点(2,0.8),则相应的数据集在80%的测试用例中的最小观察值的2倍之内。 如果线在点(10.5,1)处首先达到y = 1,则该数据集始终处于每种情况下观察到的最小值的10.5倍之内。 有关性能配置文件如何工作的更详细的了解,请参阅本文档底部的参考。 输入 由于模块仅包含一个
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perfprof-master.zip (3个子文件)
perfprof-master
perfprof.py 6KB
timings_pp.png 43KB
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