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使用矢量化代替 for 循环可能会显着 boost Matlab 程序的速度。是因为矢量化代码是并行运行的吗？
矢量化是否也有利于使用 NumPy 或 uBLAS 的程序？
最佳答案
“矢量化”代码在 Matlab 和 numpy 等解释环境中通常更快，因为矢量化版本通常(但不总是)运行用 C 或 FORTRAN 编写的预编译和优化代码。并行执行可能会也可能不会在其中发挥作用。
出于这个原因，在 numpy 中使用矢量化通常会 boost 性能 - 通常例程是编译为 C 或 FORTRAN 的，它们的运行速度比必须在解释器上运行的 native python 代码快得多。此外，numpy 主要用 C 编写，可以避开 python 全局解释器锁，这可以大大 boost 使用线程的 python 代码的响应能力。
关于matlab - 为什么矢量化对 Matlab 程序有益？ NumPy 和 Boost(uBLAS) 是否相同？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6015243/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！