我正在使用几种技术（NumPy，Weave和Cython）执行Python性能基准测试。代码基本上在数学上所做的是C = AB，其中A，B和C是N x N矩阵（注意：这是矩阵乘积，而不是逐元素的乘法）。我已经编写了5种不同的代码实现：纯Python（在2D Python列表中循环）NumPy（二维NumPy阵列的点积）内联编织（C ++遍历2D数组）Cython（在2D Python列表上循环+静态键入）Cython-Numpy（在2D NumPy数组上循环+静态类型化）我的期望是实施2到5将比实施1快得多。但是我的结果却相反。这些是我相对于纯Python实现的标准化提速结果：python_list：1.00numpy_array：330.09weave_inline：30.72cython_list：2.80cython_array：0.14我对NumPy的表现感到非常满意，但是我对Weave的表现不太热心，而Cython的表现使我哭泣。我的整个代码分为两个文件。一切都是自动化的，您只需要运行第一个文件即可查看所有结果。有人可以帮我指出我可以做些什么以获得更好的结果吗？
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