当涉及处理数值计算时，Python 中的 NumPy 库是不可或缺的工具。然而，许多开发者并不了解，NumPy 之所以如此方便使用，却牺牲了高性能。事实上，与专门优化的 BLAS 库相比，NumPy 的运算速度可预料地慢了90%。
BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）是一个为线性代数操作优化的底层库，能够在矩阵和向量运算中实现极高的性能。在处理大规模数据集时，BLAS 提供了远高于 NumPy 的计算效率，使得数值计算更加高效。
尽管 NumPy 在易用性方面表现出色，但在处理较大规模数据时，性能问题却愈发凸显。由于 NumPy 的操作并无底层优化，其计算速度无法与 BLAS 相提并论。因此，当需要进行大规模数据计算时，传统的 NumPy 数组操作往往会带来明显的性能瓶颈。
然而，不要因此而放弃 NumPy。相较于其他库，NumPy 仍然是一种方便易用的工具，特别适用于快速原型设计和小规模数据处理。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的工具，如需高性能计算，BLAS 库无疑是更好的选择。
因此，要想取得最佳的数值计算性能，开发者需要在 NumPy 和 BLAS 之间做出权衡。无论是追求方便与高效，还是追求速度与性能，选择最适合的工具才能实现最佳结果。NumPy vs. BLAS，90% 的吞吐量损失背后的抉择在于你。
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