• S sverchok
  • Информация о проекте
    • Информация о проекте
    • Активность
    • Метки
    • Участники
  • Репозиторий
    • Репозиторий
    • Файлы
    • Коммиты
    • Ветки
    • Теги
    • Участники
    • Диаграмма
    • Сравнение
  • Задачи 148
    • Задачи 148
    • Список
    • Доски
    • Спринты
  • Запросы на слияние 21
    • Запросы на слияние 21
  • CI/CD
    • CI/CD
    • Конвейеры
    • Задания
    • Расписания
  • Развертывания
    • Развертывания
    • Окружения
    • Релизы
  • Пакеты и реестры
    • Пакеты и реестры
    • Реестр пакетов
    • Реестр контейнеров
  • Мониторинг
    • Мониторинг
    • Инциденты
  • Аналитика
    • Аналитика
    • Поток ценности
    • CI/CD
    • Репозиторий
  • Wiki
    • Wiki
  • Сниппеты
    • Сниппеты
  • Активность
  • Диаграмма
  • Создать новую задачу
  • Задания
  • Коммиты
  • Доски с задачами
Свернуть панель
  • nikitronn
  • sverchok
  • Запросы на слияние
  • !2691

Vector In and Vector Out numpy mode

  • Ревью изменений

  • Скачать
  • Почтовые патчи
  • Простое отличие
Слиты nikitronn запросил слияние github/fork/vicdoval/vector_out_numpy в b28_prelease_master Ноя 24, 2019
  • Обзор 3
  • Коммиты 7
  • Конвейеры 0
  • Изменения 8

Created by: vicdoval

In Vector In there are both implementations, the regular python implementation(default) is faster if you are using regular lists and getting regular lists. The Numpy implementation accepts lists of flat NumPy arrays and is faster if you want numpy Arrays. In Vector out now lists of NumPy arrays are accepted with shape [n,3] and can output NumPy arrays.

This node-tree shows nodes that accept and create numpy arrays. They can be used with out converting the data to regular lists. Using the this method the tree update was more than 6 times faster than using regular lists image

  • Ready for merge.
Ответственный
Назначить
Проверяющие
Запросить ревью
Оценка трудозатрат
Исходная ветка: github/fork/vicdoval/vector_out_numpy