actuarialopensource / actuarialopensource/benchmarks

Presentation of output

未关闭
#27 0 条评论 1 个 reaction 已指派 0 人 在 GitHub 查看
主要语言
Python
星标
16
派生
4
PR 合并指标
30 天内没有已合并 PR

描述

I think the first table like this facilitates comparison more so than the latte:

```
Times are in nanoseconds:
┌──────────┬──────────────────┬───────────────────┬─────────┬─────────────┬───────────────┐
│ Language │ Package │ Function │ Median │ Mean │ Relative Mean │
├──────────┼──────────────────┼───────────────────┼─────────┼─────────────┼───────────────┤
│ Python │ numpy_financial │ irr │ missing │ 5339167688 │ 332824x │
│ Python │ better │ irr_binary_search │ missing │ 6167798 │ 384x │
│ Python │ better │ irr_newton │ missing │ 945813 │ 59x │
│ Julia │ ActuaryUtilities │ irr │ 16000 │ 16042 │ 1x │
└──────────┴──────────────────┴───────────────────┴─────────┴─────────────┴───────────────┘
```

vs
```
basic_term_benchmark:
- Julia CacheFlow basic_term:
mean: TrialEstimate(192.127 ms)
result: 1.4489630534602132e7
- Python jax basic_term_m:
mean: 337.39129650000166 milliseconds
result: 14489630.53460337
Python lifelib basic_term_m:
mean: 1182.7541804499986 milliseconds
result: 14489630.534601536
Python scratch basic_term_m:
mean: 957.6274868500008 milliseconds
result: 14489630.534603368
```

贡献指南

打开贡献指南

评估

这个 Issue 还没有评估数据。

把新 issue 发到你的邮箱

精选适合新手参与的 GitHub issue 摘要。