Reconsidering min()?
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- performance
調査の方向性
まず、報告された timeit.repeat の分布を再現し、pyperf が報告する平均値および標準偏差と比較します。遅い実行が除外されるかどうかを判断するため、benchmark-statistics のドキュメントと実装を読みます。動作が検証され、issue に明確な判断または文書化された説明が記載されていれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
I've done a little experiment: I run timeit.repeat 1000 times on a really simple statement. After that, I sorted the list and I grouped the results in time slices, counting the number of times a bench is inside a certain time slice. This way I have a sort of probability. Then I plot the result:
https://www.dropbox.com/s/f4naryc055k42cs/2020-07-24-080340_1366x768_scrot.png?dl=0
The result is quite interesting. As you can see, the distribution is not a normal distribution. It seems a multimodal normal distribution. Furthermore, the highest probability is near the minimum value, and not near the average (that is on the second peak).
Mean and stdev are only meaningful if the distribution is a normal distribution. It seems that the way you can have a sort of normal distribution is to consider only the first part of the plot.
Since pyperf returns mean and stdev, does it "cut" the slowest runs?
- 主要言語
- Python
- スター
- 967
- フォーク
- 112
- 平均マージ
- 5日 8時間
- マージ済み PR（30日）
- 9
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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