• 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
  • !3042

Matrix Apply understands NumPy

  • Ревью изменений

  • Скачать
  • Почтовые патчи
  • Простое отличие
Слиты nikitronn запросил слияние github/fork/vicdoval/matrix_apply_join_numpy в master Апр 06, 2020
  • Обзор 5
  • Коммиты 6
  • Конвейеры 0
  • Изменения 9

Created by: vicdoval

Added a Numpy implementation of the node, after coding the performance results are: As a general rule in this node the new Numpy implementation will be faster if any input is a NumPy array or you want to get NumPy arrays from the outputs. If the surrounding nodes are using python list the performance of both implementations will depend on many factors. With a light geometry but many Matrices the Python implementation will be faster, as heavier gets the input geometry and less the matrices number the NumPy implementation will start being a better choice. Also if the incoming topology of polygons is regular the NumPy implementation will increase its performance while the Python implementation will not be affected by that parameter.

So the default will be the previous Python implementation at this point in time.

  • Code changes complete.
  • Code documentation complete.
  • Documentation for users complete (or not required, if user never sees these changes).
  • Manual testing done.
  • Unit-tests implemented.
  • Ready for merge.
Ответственный
Назначить
Проверяющие
Запросить ревью
Оценка трудозатрат
Исходная ветка: github/fork/vicdoval/matrix_apply_join_numpy