numpy和GMPY2有不同的用途.
numpy具有快速数值库但为了实现高性能,numpy实际上限于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来执行矩阵乘法.
GMPY2使用GMP,MPFR和MPC库进行多精度计算.它不针对矢量或矩阵运算.
Python解释器为每次调用外部库增加了开销.减速是否显着取决于外部库花费的时间.如果外部库的运行时间非常短,比如说10e-8秒,那么Python的开销很大.如果外部库的运行时间相对较长,几秒或更长,那么Python的开销可能是微不足道的.
既然你还没有说出你想要完成什么,我就无法给出更好的答案.
免责声明:我维持GMPY2.