def execute(D, N, X, beta, tetha):
initial = time.time()
functionE.rbf_network(X, beta, tetha)
tiempoPy = time.time() - initial
initial = time.time()
CyfunctionE.rbf_network(X, beta, tetha)
tiempoCy = time.time() - initial
SpeedUp = round(tiempoPy / tiempoCy, 3)
print("tiempo Python: {}\n".format(tiempoPy))
print("tiempo Cython: {}\n".format(tiempoCy))
print("tiempo SpeedUp: {}\n".format(SpeedUp))
import numpy as np
import time
### Inicializar para Python y Cython
D = 5
N = 1500
X = np.array([np.random.rand(N) for d in range(D)]).T
beta = np.random.rand(N)
theta = 10
### Tiempos
time_span = 400
n_steps = 2000000
inicio = time.time()
result1=rbf_network(X, beta, theta)
tiempoPy = time.time() - inicio
### print(result1)
inicio = time.time()
result=Cy_rbf_network(X, beta, theta)
tiempoCy = time.time() - inicio
### print(np.asarray(result))
speedUp = round(tiempoPy/tiempoCy,3)
print("Tiempo Python: {} \n".format(tiempoPy))
print("Tiempo Cython: {} \n".format(tiempoCy))
print("SpeedUp: {} \n".format(speedUp))
# Inicialización de variables
Py_D = 5
Py_N = 1500
Py_X = np.array([np.random.rand(Py_N) for d in range(Py_D)]).T
Py_beta = np.random.rand(Py_N)
Py_theta = 10
# Listas de Ejecuciones
pTiempoPy, pTiempoCy, pSpeedUp = [], [], []
# Para el test se repetirá n veces la toma de tiempos
n = 30
for i in range(n):
inicio = time.time()
rbf_network(Py_X, Py_beta, Py_theta)
tiempoPy = time.time() - inicio
pTiempoPy.append(tiempoPy)
inicio = time.time()
Cy_rbf_network(Py_X, Py_beta, Py_theta)
tiempoCy = time.time() - inicio
pTiempoCy.append(tiempoCy)
speedUp = round(tiempoPy / tiempoCy, 3)
pSpeedUp.append(speedUp)
promPy = round(sum(pTiempoPy) / len(pTiempoPy), 3)
promCy = round(sum(pTiempoCy) / len(pTiempoCy), 3)
promSpeedUp = round(sum(pSpeedUp) / len(pSpeedUp), 3)
import functionE
import cy_functionE
import numpy as np
import time
D = 5
N = 1500
X = np.array([np.random.rand(N) for d in range(D)]).T
beta = np.random.rand(N)
theta = 10
start = time.time()
functionE.rbf_network(X, beta, theta)
total_time = time.time() - start
start = time.time()
cy_functionE.rbf_network(X, beta, theta)
cy_total_time = time.time() - start
speedUp = round(total_time / cy_total_time, 3)
print(f"Python time: {total_time} \n")
print(f"Cython time: {cy_total_time} \n")
print(f"SpeedUp: {speedUp} \n")
"""
from functionE import rbf_network
import cy_functionE
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import time
D = 5
N = 1500
X = np.array([np.random.rand(N) for d in range(D)]).T
beta = np.random.rand(N)
theta = 10
inicio = time.time()
rbf_network(X, beta, theta)
tiempoPy = time.time() - inicio
inicio = time.time()
cy_functionE.rbf_network(X, beta, theta)
tiempoCy = time.time() - inicio
speedUp = round(tiempoPy / tiempoCy, 3)
print(f'Tiempo python : {tiempoPy}\n')
print(f'Tiempo Cython: {tiempoCy}\n')
print("SpeedUp: {}\n".format(speedUp))
fig, ax = plt.subplots()
etiquetas = ["Tiempo python", "Tiempo Cython"]
tiempos = [tiempoPy, tiempoCy]
## Ingenieria de sistemas y telecomunicaciones
## Autor: Michael Steven Pinilla Mateus
import functionE
import Cy_functionE
import numpy as np
import time
### Inicializar variebles
D = 5
N = 1500
X = np.array([np.random.rand(N) for d in range(D)]).T
beta = np.random.rand(N)
theta = 10
### Tiempos
inicio = time.time()
result = functionE.rbf_network(X, beta, theta)
tiempoPy = time.time() - inicio
#print(result)
inicio = time.time()
result = Cy_functionE.rbf_network(X, beta, theta)
tiempoCy = time.time() - inicio
#print(np.asarray(result))
speedUp = round(tiempoPy / tiempoCy, 3)
print("Tiempo Python: {} \n".format(tiempoPy))
print("Tiempo Cython: {} \n".format(tiempoCy))
print("SpeedUp: {} \n".format(speedUp))
