python列表是行优先还是列优先？ - python

我在维基百科上读到python是一种实现行优先顺序的语言。但是，我尝试使用行优先方法和列优先方法将访问的两个矩阵相乘。但是，当我执行代码时，以列为主的方法总是更快。
我将在此处发布一段代码:

class Matrix:

#flag indicates the type of matrix
def __init__(self, num_lines, num_cols, flag):
    self.num_lines = num_lines
    self.num_cols = num_cols
    if flag == 0:
        # First Matrix
        self.matrix = [1]*num_lines*num_cols
    elif flag == 1:
        # Second Matrix
        self.matrix = [0]*num_lines*num_cols
        for i in range(num_lines):
            for j in range(num_cols):
                self.matrix[i*num_cols+j] = i+1
    elif flag == 2:
        # Result Matrix
        self.matrix = self.matrix = [0]*num_lines*num_cols

def setMatrixValue(self, line, column, value):
    self.matrix[line*self.num_cols + column] = value

def getMatrixValue(self, line, column):
    return self.matrix[line*self.num_cols + column]






def multiplyMatrices(num_lines, num_cols, flag):
    matrix_a = Matrix(num_lines, num_cols, 0)
    matrix_b = Matrix(num_cols, num_lines, 1) 
    matrix_result = Matrix(num_lines, num_lines, 2)

    # Column-major approach
    if flag == 0:
        start_time = time.time()
        for i in range(matrix_result.num_lines):
            for j in range(matrix_result.num_cols):
                temp = 0
                for k in range(matrix_a.num_cols):
                    temp += matrix_a.getMatrixValue(i, k) * matrix_b.getMatrixValue(k, j)
                matrix_result.setMatrixValue(i,j,temp)
    # Row-major approach
    elif flag == 1:
         start_time = time.time()
         for i in range(matrix_result.num_lines):
            for k in range(matrix_result.num_cols):
                for j in range(matrix_a.num_lines):
                    matrix_result.setMatrixValue(i,j, matrix_result.getMatrixValue(i,j) + (matrix_a.getMatrixValue(i,k) * matrix_b.getMatrixValue(k,i)))                 

    end_time = time.time()
    print matrix_result.matrix
    diffTime(start_time, end_time)

我刚刚意识到python中的矩阵乘法比Java或C++慢得多。有什么理由吗？

python大神给出的解决方案

您期望的行为是由访问顺序内存地址的优势引起的。所以在这里

self.matrix[line*self.num_cols + column]

您可能希望在内部循环中增加列。

在纯Python中，此概念存在一些问题。由于所有int都是对象-要访问它们，您首先要从列表中依次获取一个引用(好)，但是随后您需要访问该引用的内存(非顺序)来获取int对象(坏)。

幸运的是，还有其他选择，例如numpy。除此之外，您还可以使用经过良好测试的矩阵例程。