在matlab中進行矩陣元素處理時，使用矩陣運算比for迴圈快。在Python語言中也是這樣的。下面這個程式是一個簡單的測試。

import time as tm
import numpy as np
dim = 100000#資料長度(包含的元素個數)
x1 = np.ones(dim)
x2 = np.ones(dim)
yFor = np.ones(dim)
tStart = tm.clock()#開始計時
#for迴圈解算x1*x2(對應元素相乘)
for i in range(dim):
    yFor[i] = x1[i]*x2[i]
tEnd=tm.clock()#停止計時
tFor = tEnd-tStart#計算用時
tStart = tm.clock()#開始計時
#矩陣計算x1*x2(對應元素相乘)
yMatrix = x1*x2
tEnd = tm.clock()#停止計時
tMatrix = tEnd-tStart#計算用時
print 'for迴圈用時tFor=',tFor
print '矩陣運算用時tMatrix=',tMatrix
print '運算用時tFor-tMatrix=',tFor-tMatrix
print '運算結果的差(所有元素累積和)yFor-yMatrix=',np.sum(yFor-yMatrix)