稀疏矩阵运算比较
本帖最后由 Rainyboy 于 2010-12-18 19:28 编辑比较了几种软件创建和运算(加法和乘法)稀疏矩阵的速度。
clear | clear
tic | n=200;
n = 200; | tic()
A = rand(n,n); | A=rand(n,n);
for i=1:1000 | for i=1:1000
A = A + rand(n,n) * rand(n,n);| A=A+rand(n,n)*rand(n,n);
end | end
toc |ha=toc()
Elapsed time
Octave 12.35s
Matlab 3.77s scilab 2.641s
import os
import numpy as np
import scipy as sp
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import timeit
from scipy import random
n = 200;
a1=os.times()
A = random.rand(n,n);
for i in range(1,1001):
A = A + random.rand(n,n) * random.rand(n,n);
a2=os.times()
c=a2-a1
print c
python 2.32s
结果表明,python的运算速度还是可以的,可惜的是没有运算特征值的函数。 Python居然是最快的,呵呵 这是稀疏矩阵吗? 很不错啊 !!顶一个
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