python - numpy 和 GMPY2 在速度方面与 GMP 相比如何？

Question

我知道 GMPY2 支持 GMP 库，而 numpy 有快速的数值库。我想知道速度与使用 GMP 实际编写 C（或 C++）代码相比如何。由于 Python 是一种脚本语言，我认为它永远不会像编译语言那样快，但是我以前对这些概括是错误的。

我无法让 GMP 在我的计算机上运行，​​所以我无法运行任何测试。如果可以的话，只是一般的数学，比如加法，也许还有一些三角函数。稍后我会弄清楚GMP。

Answer 1

numpy 和 GMPY2 有不同的用途。

numpy 具有快速的数值库，但为了实现高性能，numpy 被有效地限制为使用低级类型的向量或数组 - 16、32 或 64 位整数，或 32 或 64 位浮点值。例如，numpy 访问用 C（或 Fortran）编写的高度优化的例程，用于执行矩阵乘法。

GMPY2 使用 GMP、MPFR 和 MPC 库进行多精度计算。它不针对向量或矩阵运算。

Python 解释器会增加对外部库的每次调用的开销。减速是否显着取决于外部库花费了多少时间。如果外部库的运行时间很短，比如 10e-8 秒，那么 Python 的开销就很大。如果外部库的运行时间比较长，几秒甚至更长，那么 Python 的开销可能是微不足道的。

由于您还没有说出您要完成的工作，因此我无法给出更好的答案。

免责声明：我维护 GMPY2。