在科学计算和数据分析领域，NumPy库是Python中最受欢迎的工具之一。它提供了强大的数组处理能力，使得矩阵运算变得简单高效。本文将介绍如何在Python中使用NumPy进行矩阵乘法，并通过IPython的魔法命令%timeit来测试其执行时间。 # 运行结果：126 µs ± 28.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1

timeit-程序测试    2018/9/6     相对timeit 细粒度，profile 和 pstats 模块提供针对更大代码块的时间度量工具     简单的程序语句测试，包含输入参数。一般取测试结果的最小值作为结果。 -------------------------------------------------------------------------------1.简单测试

考察python的执行效率，python在调用函数的时候，要考察其函数内部算法的效率，本文将利用python中timeit模块来测试一小段python代码的执行速度。 class timeit.Timer(stmt=‘pass’, setup=‘pass’, timer=timer function) Timer是测量小段代码执行速度的类stmt参数是要测试的代码语句（statment）