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我想使用Biot-Savart定律计算某些导体的磁场,我想使用1000x1000x1000矩阵.在我使用MATLAB之前,现在我想使用Python.Python比MATLAB慢吗？如何让Python更快？

编辑:也许最好的方法是使用C/C++计算大数组,然后将它们转移到Python.我想用VPython进行可视化.

编辑2:在我的情况下哪个更好:C或C++？

我开始使用NumPy而不是MATLAB来做很多事情,对于大多数事情来说,它看起来要快得多.我刚刚尝试在Python中复制代码,但速度要慢得多.我想知道是否有人知道两者都可以看看它,看看为什么会这样

NumPy的:

longTicker = np.empty([1,len(ticker)],dtype='U15')
genericTicker = np.empty([len(ticker)],dtype='U15')
tickerType = np.empty([len(ticker)],dtype='U10')
tickerList = np.vstack((np.empty([2,len(ticker)],dtype='U30'),np.ones([len(ticker)],dtype='U30')))
tickerListnum = 0
modelList = np.empty([2,9999],dtype='U2')
modelListnum = 0
derivativeType = np.ones(len(ticker))

for l in range(0,len(ticker)):
    tickerType[l] = 'Future'

    if not modCode[l] in list(modelList[1,:]):
        modelList[0,modelListnum] = modelListnum + 1
        modelList[1,modelListnum] = modCode[l]
        modelListnum += 1

    if ticker.item(l).find('3 MONTH') >= 0:
        x = list(metalTicks[:,0]).index(ticker[l])
        longTicker[0,l]  = metalTicks[x,3]
        if not longTicker[0,l] in list(tickerList[1,:]):
            tickerList[0,tickerListnum] = tickerListnum + 1
            tickerList[1,tickerListnum] = longTicker[0,l] 
            tickerList[2,tickerListnum] = 4
            tickerListnum += 1

        derivativeType[l] …