test/test1002/Performances.py

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   2 #
   3 # Copyright (C) 2008-2021 EDF R&D
   4 #
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   6 # modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
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   9 #
  10 # This library is distributed in the hope that it will be useful,
  11 # but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  12 # MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
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  16 # License along with this library; if not, write to the Free Software
  17 # Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307 USA
  18 #
  19 # See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
  20 #
  21 # Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
  22 "Test de fonctionnement et de performances de Numpy et Scipy"
  23
  24 import sys
  25 import time
  26 import unittest
  27 import numpy
  28 import scipy
  29 numpy.set_printoptions(precision=5)
  30
  31 # ==============================================================================
  32 class Test_Adao(unittest.TestCase):
  33     def test1_Systeme(self):
  34         "Test Système"
  35         print()
  36         print("  %s"%self.test1_Systeme.__doc__)
  37         print("    Les caracteristiques des applications et outils systeme :")
  38         import sys ; v=sys.version.split() ; print("    - Python systeme....: %s"%v[0])
  39         import numpy ; print("    - Numpy.............: %s"%numpy.version.version)
  40         try:
  41             import scipy ; print("    - Scipy.............: %s"%scipy.version.version)
  42         except:
  43             print("    - Scipy.............: %s"%("absent",))
  44         try:
  45             import numpy.distutils.system_info as sysinfo ; la = sysinfo.get_info('lapack') ; print("    - Lapack............: %s/lib%s.so"%(la['library_dirs'][0],la['libraries'][0]))
  46         except:
  47             print("    - Lapack............: %s"%("absent",))
  48         print("")
  49         return True
  50
  51     def test_Numpy01(self, dimension = 10000, precision = 1.e-17, repetitions = 10):
  52         "Test Numpy"
  53         __d = int(dimension)
  54         print("  %s"%self.test_Numpy01.__doc__)
  55         print("    Taille du test..................................: %.0e"%__d)
  56         t_init = time.time()
  57         A = numpy.array([numpy.arange(dimension)+1.,]*__d)
  58         x = numpy.arange(__d)+1.
  59         print("    La duree elapsed moyenne de l'initialisation est: %4.1f s"%(time.time()-t_init))
  60         #
  61         t_init = time.time()
  62         for i in range(repetitions):
  63             b = numpy.dot(A,x)
  64         print("    La duree elapsed pour %3i produits est de.......: %4.1f s"%(repetitions, time.time()-t_init))
  65         r = [__d*(__d+1.)*(2.*__d+1.)/6.,]*__d
  66         if max(abs(b-r)) > precision:
  67             raise ValueError("Resultat du test errone (1)")
  68         else:
  69             print("    Test correct, erreur maximale inferieure a %s"%precision)
  70         print("")
  71         del A, x, b
  72
  73     def test_Numpy02(self, dimension = 3000, precision = 1.e-17, repetitions = 100):
  74         "Test Numpy"
  75         __d = int(dimension)
  76         print("  %s"%self.test_Numpy02.__doc__)
  77         print("    Taille du test..................................: %.0e"%__d)
  78         t_init = time.time()
  79         A = numpy.random.normal(0.,1.,size=(__d,__d))
  80         x = numpy.random.normal(0.,1.,size=(__d,))
  81         print("    La duree elapsed moyenne de l'initialisation est: %4.1f s"%(time.time()-t_init))
  82         #
  83         t_init = time.time()
  84         for i in range(repetitions):
  85             b = numpy.dot(A,x)
  86         print("    La duree elapsed pour %3i produits est de.......: %4.1f s"%(repetitions, time.time()-t_init))
  87         print("")
  88         del A, x, b
  89
  90     def test_Scipy01(self, dimension = 3000, precision = 1.e-17, repetitions = 10):
  91         "Test Scipy"
  92         __d = int(dimension)
  93         print("  %s"%self.test_Scipy01.__doc__)
  94         print("    Taille du test..................................: %.0e"%__d)
  95         t_init = time.time()
  96         A = numpy.array([numpy.arange(dimension)+1.,]*__d)
  97         x = numpy.arange(__d)+1.
  98         print("    La duree elapsed moyenne de l'initialisation est: %4.1f s"%(time.time()-t_init))
  99         #
 100         t_init = time.time()
 101         for i in range(repetitions):
 102             b = scipy.dot(A,x)
 103         print("    La duree elapsed pour %3i produits est de.......: %4.1f s"%(repetitions, time.time()-t_init))
 104         r = [__d*(__d+1.)*(2.*__d+1.)/6.,]*__d
 105         if max(abs(b-r)) > precision:
 106             raise ValueError("Resultat du test errone (1)")
 107         else:
 108             print("    Test correct, erreur maximale inferieure a %s"%precision)
 109         print("")
 110         del A, x, b
 111
 112 # ==============================================================================
 113 if __name__ == "__main__":
 114     numpy.random.seed(1000)
 115     print("\nAUTODIAGNOSTIC\n==============")
 116     sys.stderr = sys.stdout
 117     unittest.main(verbosity=2)
 118     print("")
 119     print("  Les résultats obtenus sont corrects.")
 120     print("")