<div dir="ltr"><br><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Tue, Jul 19, 2016 at 3:53 PM, Ecem soganc─▒oglu <span dir="ltr"><<a href="mailto:ecemsogancioglu@gmail.com" target="_blank">ecemsogancioglu@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><div><div>Hello All,<br><br></div>there seems to be a performance issue with the covariance function in numpy 1.9 and later.<br><br></div>Code example:<br><b>np.cov(np.random.randn(700,37000))</b> <br><br><div></div><div>In numpy  1.8, this line of code requires 4.5755 seconds.</div>In numpy 1.9 and later, the same line of code requires more than 30.3709 s execution time.<br></div></div></blockquote><div><br></div><div>Hi Ecem, can you make sure to use the exact same random array as input to np.cov when testing this? Also timing just the function call you're interested in would be good; the creating of your 2-D array takes longer than the np.cov call:<br><br>In [5]: np.random.seed(1234)<br><br>In [6]: x = np.random.randn(700,37000)<br><br>In [7]: %timeit np.cov(x)<br>1 loops, best of 3: 572 ms per loop<br><br>In [8]: %timeit np.random.randn(700, 37000)<br>1 loops, best of 3: 1.26 s per loop<br><br><br></div><div>Cheers,<br></div><div>Ralf<br><br><br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><br></div><div>Has anyone else observed this problem and is there a known bugfix?<br><br></div></div>
<br>_______________________________________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@scipy.org">NumPy-Discussion@scipy.org</a><br>
<a href="https://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion</a><br>
<br></blockquote></div><br></div></div>