和numpy没啥关系，你用matlab应该也一样
它们都是调用底层的blas/mkl

如果你用的是intel cpu，注意一下是不是安装了mkl（intel优化版的blas）；
如果你用的是最新的amd cpu，注意的是某些版本的mkl给amd挖了个坑，默认设置速度会显著下降

详见：https://sites.google.com/a/uci.edu/mingru-yang/programming/mkl-has-bad-performance-on-an-amd-cpu


【 在 Blue 的大作中提到: 】
: numpy矩阵相乘，如果到3000*3000级别就是分钟以上了，我有个3万的矩阵要平方，直接就挂了。
: 现在在写一个并行计算矩阵相乘的小函数，回头看看会快多少。
--
FROM 180.164.88.*

不过你电脑确实太差了，或者是你没有装blas
我在我的小米手机（Mix4）上运行 3000 * 3000矩阵的平方也就4分钟
在我的笔记本电脑上，运行只需要0.15秒

【 在 Blue 的大作中提到: 】
: 你确定？1万*1万方阵的平方？
: import numpy as np
: m = 10000
: ...................
--
FROM 183.192.17.*