[PYTHON] @ Ist schneller als Punkt

Multiplizieren Sie mit @, was in Python3.5 und höher verfügbar ist.

Wenn ich es vergleiche:

use_at

import numpy as np

N=1000
LOOP=10
a=np.arange(N*N).reshape(N,N)

for _ in range(LOOP):
  b=a@a@a

use_dot

import numpy as np

N=1000
LOOP=10
a=np.arange(N*N).reshape(N,N)

for _ in range(LOOP):
  b=a.dot(a).dot(a)

Wie, @ ist ungefähr dreimal schneller. Ich denke, es hängt von der Größe der Matrix, der Art des Wertes, dem Verarbeitungssystem usw. ab, aber wenn Sie den obigen Code ausführen, erhalten Sie dieses Ergebnis.

Ich war ein wenig überrascht.

• Was ist eine Benchmark-Bibliothek, die normalerweise mit Python 3.6 verwendet werden kann?