Matrex Elixir的快速矩阵处理库,使用高度优化的CBLAS sgemm()以C本机代码实现,用于矩阵乘法。 例如,矢量化线性回归比Octave单线程实现快约13倍。 它还具有高效的内存,因此您可以处理大型矩阵,大约十亿个元素。 基于来自矩阵代码 基准测试 与NumPy的比较 2015 MacBook Pro,2.2 GHz Core i7,16 GB RAM 在填充有随机数的3000×3000矩阵上执行操作。 您可以使用python numpy_bench.py和MIX_ENV=bench mix bench命令从/bench文件夹运行基准测试。 NumPy bench