Сравнение производительности вычислений MatLab и Python. Часть 1. Умножение матриц

Перед каждым, кто занимается численными научными расчетами рано или поздно встает вопрос о производительности различных языков программирования. В серии заметок сравним производительность вычислений в среде MatLab и библиотеки Python NumPy.

Для тестирования производительности поэлементного умножения массивов будем использовать следующую методику:

1. Генерация двух случайных массивов 1000x1000 элементов (1 млн.)
2. Поэлементное умножения двух получившихся массивов
3. Повторяем пункты 1 и 2 1000 раз
4. Вычисляем среднее значение

Код, используемый для замера производительности представлен в конце заметки.

Умножение массивов MatLab

Рис. 1 — Время вычисления умножения

Рис. 2 — Время генерации 2-х массивов по 1млн. элементов

По результатам теста получены следующие результаты:

Средне время генерации: 0.0217 с
Средне время вычисления: 0.0331 с

Умножение массивов Python (NumPy)

Рис. 3 — Время вычисления умножения

Рис. 4 — Время генерации 2-х массивов по 1млн. элементов

По результатам теста получены следующие результаты:

Среднее время генерации:0.0219 с

Среднее время вычисления:0.0282 с

Заключение

В данной задаче Python не имеет значительных преимуществ в скорости вычисления перед MatLab.

Исходный код