jupyter中的交互式性能基准测试
perfume-bench的Python项目详细描述
===
香水
=
=
图片：：https://img.shields.io/pypi/v/afrome bench.svg
：目标：https://pypi.python.org/pypi/afrome bench
…图片：：https://img.shields.io/travis/leifwalsh/afrome.svg
：目标：https://travis ci.org/leifwalsh/afrome
…图片：：https://readthedocs.org/projects/香水/badge/？version=latest
：目标：https://areform.readthedocs.io/en/latest/？徽章=最新
：alt：文档状态
…图片：：https://pyup.io/repos/github/leifwalsh/afrome/shield.svg
：目标：https://pyup.io/repos/github/leifwalsh/afrome/
：alt:updates
jupyter中的交互式性能基准测试
*免费软件：bsd许可证
*文档：https://afrome.readthedocs.io.
overview
----
`afrome`是一个性能基准测试工具，它可以提供有关被测系统的快速
反馈。
主要目标是：
*对延迟的*分布*进行优先级分析，不是平均值。
*通过一个在我们收集更多信息时进行更新的用户界面，通过许多
示例支持即时反馈和可靠的基准测试。
*向用户提供原始数据，对于灵活的自定义分析。
提供有用的后处理分析和制图工具。
BR/>特征
< BR/> *在
基准运行期间实时更新直方图和描述性统计。
* Jupyter笔记本集成。
*可调基准开销。
多个函数的比较分析正在测试中。
*强大的后处理分析工具。
demo
----
您可以查看“示例笔记本<；docs/example.ipynb>；``使用
香水。
图片：：docs/香水.gif
…图片：：docs/cumulative_quantiles.png
代码块：无
credits
----
此包是使用Cookiecutter和“audreyr/Cookiecutter pypackage”项目模板创建的。
_ Cookiecutter:https://github.com/audreyr/Cookiecutter
。_` audrreyr/cookiecutter-pypackage`:https://github.com/audrreyr/cookiecutter-pypackage
==
=
==
=
=
<0.1.3（2017-09-10）（2017-09-10）（2017-09-09-10）
---------
<0.1.2（2017-09-10）（2017-09-09-10）（2017-09-09-10）
==-
==>
==>
==br/>
*仅在对一个函数进行基准测试（无K-S测试）。
<0.1.1（2017-08-27）
----
*添加对MatPlotLib的依赖性。
0.1.0（2017-08-27）
----
*PYPI的第一个版本。
*与Bokeh进行基准测试时的交互式直方图。
*交互式描述性统计和K-S测试。
*累计分布图。
*带扣重采样。
香水
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图片：：https://img.shields.io/pypi/v/afrome bench.svg
：目标：https://pypi.python.org/pypi/afrome bench
…图片：：https://img.shields.io/travis/leifwalsh/afrome.svg
：目标：https://travis ci.org/leifwalsh/afrome
…图片：：https://readthedocs.org/projects/香水/badge/？version=latest
：目标：https://areform.readthedocs.io/en/latest/？徽章=最新
：alt：文档状态
…图片：：https://pyup.io/repos/github/leifwalsh/afrome/shield.svg
：目标：https://pyup.io/repos/github/leifwalsh/afrome/
：alt:updates
jupyter中的交互式性能基准测试
*免费软件：bsd许可证
*文档：https://afrome.readthedocs.io.
overview
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`afrome`是一个性能基准测试工具，它可以提供有关被测系统的快速
反馈。
主要目标是：
*对延迟的*分布*进行优先级分析，不是平均值。
*通过一个在我们收集更多信息时进行更新的用户界面，通过许多
示例支持即时反馈和可靠的基准测试。
*向用户提供原始数据，对于灵活的自定义分析。
提供有用的后处理分析和制图工具。
BR/>特征
< BR/> *在
基准运行期间实时更新直方图和描述性统计。
* Jupyter笔记本集成。
*可调基准开销。
多个函数的比较分析正在测试中。
*强大的后处理分析工具。
demo
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您可以查看“示例笔记本<；docs/example.ipynb>；``使用
香水。
图片：：docs/香水.gif
…图片：：docs/cumulative_quantiles.png
代码块：无
credits
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此包是使用Cookiecutter和“audreyr/Cookiecutter pypackage”项目模板创建的。
_ Cookiecutter:https://github.com/audreyr/Cookiecutter
。_` audrreyr/cookiecutter-pypackage`:https://github.com/audrreyr/cookiecutter-pypackage
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<0.1.3（2017-09-10）（2017-09-10）（2017-09-09-10）
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<0.1.2（2017-09-10）（2017-09-09-10）（2017-09-09-10）
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*仅在对一个函数进行基准测试（无K-S测试）。
<0.1.1（2017-08-27）
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*添加对MatPlotLib的依赖性。
0.1.0（2017-08-27）
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*PYPI的第一个版本。
*与Bokeh进行基准测试时的交互式直方图。
*交互式描述性统计和K-S测试。
*累计分布图。
*带扣重采样。
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