为什么要使用向量化？

简单的矩阵乘法理论

       其实大概每个人都知道向量化后进行计算的速度比循环求解计算快，可是快多少，我们还是不太清楚。那么我就想简单的说下理论再上代码(python)吧。

       比如我们有矩阵

                        a = [1, 2]

                        b = [3, 4]

       循环相乘就是

                for i in range(2):

                    c += a[i] * b[i]

       矩阵相乘就是

          a的第一行 * b的第一列，一步出结果

                c = 1*3 + 2*4

代码看具体效果

排除笔记本CPU的问题，用倍数来比较。

多试了几次，大概就是300-500倍之间。可见，向量化的优点了。

以上想法来自Andrew Ng视频教程

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