Intenté descubrir la forma más rápida de hacer la multiplicación de matrices y probé 3 formas diferentes:

Implementación pura de python: no hay sorpresas aquí.Implementación Numpy usandonumpy.dot(a, b)Interfaz con C usandoctypes Módulo en Python.

Este es el código C que se transforma en una biblioteca compartida:

<code>#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

void matmult(float* a, float* b, float* c, int n) {
    int i = 0;
    int j = 0;
    int k = 0;

    /*float* c = malloc(nay * sizeof(float));*/

    for (i = 0; i < n; i++) {
        for (j = 0; j < n; j++) {
            int sub = 0;
            for (k = 0; k < n; k++) {
                sub = sub + a[i * n + k] * b[k * n + j];
            }
            c[i * n + j] = sub;
        }
    }
    return ;
}
</code>

Y el código de Python que lo llama:

<code>def C_mat_mult(a, b):
    libmatmult = ctypes.CDLL("./matmult.so")

    dima = len(a) * len(a)
    dimb = len(b) * len(b)

    array_a = ctypes.c_float * dima
    array_b = ctypes.c_float * dimb
    array_c = ctypes.c_float * dima

    suma = array_a()
    sumb = array_b()
    sumc = array_c()

    inda = 0
    for i in range(0, len(a)):
        for j in range(0, len(a[i])):
            suma[inda] = a[i][j]
            inda = inda + 1
        indb = 0
    for i in range(0, len(b)):
        for j in range(0, len(b[i])):
            sumb[indb] = b[i][j]
            indb = indb + 1

    libmatmult.matmult(ctypes.byref(suma), ctypes.byref(sumb), ctypes.byref(sumc), 2);

    res = numpy.zeros([len(a), len(a)])
    indc = 0
    for i in range(0, len(sumc)):
        res[indc][i % len(a)] = sumc[i]
        if i % len(a) == len(a) - 1:
            indc = indc + 1

    return res
</code>

Apostaría que la versión que usa C hubiera sido más rápida ... ¡y hubiera perdido! A continuación se muestra mi punto de referencia, que parece mostrar que lo hice incorrectamente o quenumpy es estúpidamente rápido:

Me gustaría entender por qué elnumpy la versión es más rápida que lactypes Versión, ni siquiera estoy hablando de la implementación pura de Python, ya que es algo obvio.