稀疏矩阵运算比较

mistuning

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[0]-a1[0]
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。

Rainyboy

Python居然是最快的，呵呵

mayaview

这是稀疏矩阵吗？

牛小贱

很不错啊 ！！顶一个