在本篇文章里小编给大家分享的是一篇关于python中如何提高计算速度的技术文章，需要的朋友们可以学习下。

Background(废话，可以跳过不看) 今天使用在实际操作中，需要求一个矩阵中每个结点对之间相似度，矩阵的大小大概有17000+，所以一共需要计算结点对17000×17000=？？？？？辣么老多个。计算了一下大概需要三个小时以上。 然后就想到了以前用过的多线程爬虫，简直爽到飞起，所以想着用多线程可以是不是可以提高循环计算的速度？然后就动手写了一个多线程，但是发现速度甚至不及单线程，甚至还要更慢。Excuse Me？？？？ 然后就去查看了一下别的大佬怎么讲。 python线程原理（敲黑板） 下

下面是python中的一个函数计算代码： loops=25000000 from math import* a=range(1,loops) def f(x): return 3*cos(x)+4*sin(x)**2 %timeit r=(f(x) for x in a) 效率： 1000000 loops, best of 3: 552 ns per loop 下面我们就来看一下提高计算速度的方法： 1、使用数组 import numpy as np a = np.arange(1