Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3259
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Según tengo entendido, python puede trabajar con matrices enteras y aquí las velocidades son de otro orden
Si el código es correcto, el resultado es el siguiente
La cuestión de la exactitud / comparabilidad de los resultados de los cálculos en sí debe ser comprobado.
A juzgar por
Array size: 0.0762939453125 MB
La matriz calculada es 100*100 y no 15000*15000.Está empeorando con la memoria.
Antes de lanzar
Y mientras se ejecuta Alglibov PearsonCorrM memoria está creciendo todo el tiempo: y se vio 5 gg, 4,6 se puso en la pantalla
y durante el trabajo de la Matrix.CorrCoef estándar
Al parecer, el estándar está optimizado para un uso mínimo de memoria, y el Alglibov está optimizado para la velocidad.
Tal vez el redimensionamiento de la matriz se produce en algún lugar, que es muy lento. Si usted encuentra y establece el tamaño final a la vez, puede ser más rápido
Eres maravilloso traduciendo cualquier idea en g... contando todo tipo de resultados poco interesantes :)
Alexei es un aficionado especial
Guarde ambas matrices en archivos para conciliar los resultados.
https://drive.google.com/file/d/1ATJkHwUY8jzeRp-rdTsYBeYHor-68EPB/view?usp=share_link
Según
Se calcula la matriz 100 * 100, no 15000 * 15000.Necesitas una herramienta que pueda contar la matriz fuera de memoria.
Hasta ahora no veo ningún obstáculo técnico para contar una matriz de millón por millón en una simple máquina doméstica. Pero la comparación de NumPy vs MQL5 es muy importante para mi.
15000 * 100 * 4 bytes / 1024 / 1024 ≈ 5,72 MB
Esta es la matriz de entrada.
La salida será de 15000 filas a cada una de las 15000 filas. Como en todos los demás ejemplos es de aproximadamente 1,7 Gg (si Doble por 8 bytes).
Esta es la matriz de entrada.
La salida será de 15000 golpes a cada una de las 15000 filas. Como en todos los otros ejemplos alrededor de 1.7 Gg cada uno (si en Doble por 8 bytes)
Estoy de acuerdo en que esto no es como cuenta.