在科学计算和数据分析领域，NumPy库是Python中最受欢迎的工具之一。它提供了强大的数组处理能力，使得矩阵运算变得简单高效。本文将介绍如何在Python中使用NumPy进行矩阵乘法，并通过IPython的魔法命令%timeit来测试其执行时间。
# 运行结果：
126 µs ± 28.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)用IPython的%timeit魔法命令来测试代码执行时间时，它会多次重复执行代码，并计算平均时间。± 28.5 µs是这个平均时间的标准差。
具体运行结果：
- 126 µs per loop：这意味着在7次测试中，平均每次执行的时间是126微秒。
- ± 28.5 µs：这是7次测试中每次循环执行时间与平均执行时间的标准差。这个标准差表示执行时间在平均值附近的波动程度。具体来说，28.5微秒表示每次循环的执行时间在平均值附近上下波动的幅度。
- mean ± std. dev.：这是对上述平均时间和标准差的一种表述方式，即“平均值±标准差”。
- of 7 runs：这意味着代码重复执行了7次测试。
- 10,000 loops each：在每次测试中，%timeit命令执行了10,000次循环。
综合以上信息，我们可以得出以下结论：
import numpy as np
a = np.random.randn(100, 100)
%timeit np.dot(a, a)标准差的存在是很有意义的，因为它告诉我们除了平均执行时间之外，还有执行时间的变化范围。在性能分析时，除了关注平均性能，也需要考虑这种变异性，特别是在需要保证稳定性能的应用场景中。
代码解释：
import numpy as np是一个常用的导入语句，以下是该语句和随后代码的详细解释：
import numpy as np
- import：这是一个Python关键字，用于将模块（即包含Python代码的文件）导入到当前的作用域中，这样就可以使用模块中定义的函数、类和变量。
- numpy：这是一个开源的Python库，提供了大量的数学函数和强大的数组处理能力。它是科学计算领域的基础库之一。
- as np：这是别名（alias）的用法，它将导入的numpy模块重命名为np。这是一种常见的做法，因为numpy经常被使用，而np是一个更短的、易于输入的名称。
a = np.random.randn(100, 100)
- a：这是一个变量名，用于存储随后分配给它的值。
- np.random.randn(100, 100)：这是numpy库中的一个函数调用，用于生成一个特定形状的数组。np.random：这是numpy库中用于生成随机数的子模块。randn：这是numpy.random模块中的一个函数，用于从标准正态分布（均值为0，标准差为1）中抽取随机样本。(100, 100)：这是randn函数的参数，指定了所生成数组的形状。在这个例子中，它将创建一个100行100列的二维数组。
%timeit np.dot(a, a)
- %timeit：这是IPython的魔法命令之一，用于测量执行一个Python语句所需的时间。
- np.dot(a, a)：这是numpy库中的一个函数调用，用于计算两个数组的点积。np.dot：这个函数执行矩阵乘法。当两个数组都是二维数组时，它执行标准的矩阵乘法。a, a：这是np.dot函数的参数，分别代表乘法的两个操作数。在这个例子中，它计算的是数组a与其自身的乘积。
