咱们一步步拆解你遇到的问题，这三个因素其实都在起作用，但权重和影响逻辑有明显区别：

1. 硬件性能不足：影响最大的核心因素 #

你的笔记本硬件和作者的台式机差距非常显著，这是拖慢计算的首要原因：

• CPU层面：作者的2.4GHz CPU大概率是多核主流处理器（比如酷睿系列），而你的2.13GHz Pentium是入门级定位，核心数少（很多是双核甚至单核），单核心性能和多核并行能力都远逊于前者。更关键的是，Matlab的多数内置数值计算函数会自动利用多核并行，你的Pentium根本没法发挥这种优势。
• 内存层面：8GB vs 2GB的差距会直接触发频繁的磁盘交换（swap）。当计算所需内存超过2GB时，系统会把部分数据临时写到硬盘，而硬盘读写速度比内存慢几个数量级，这会让计算速度断崖式下跌——你只跑了四分之一计算量就耗时5小时，很大概率是内存不足导致的swap拖慢了整体流程。

2. Python与Matlab的语言/生态差异：不可忽视的性能鸿沟 #

Matlab的数值计算生态是为科学计算量身优化的：

• 它的内置函数（比如矩阵运算、迭代求解器）都是用C/Fortran实现并调用MKL、BLAS这类高性能数学库，速度极快。
• 而Python如果用纯原生循环实现算法，速度会比Matlab慢很多——因为Python是解释型语言，循环的运行开销极大。但如果用numpy、scipy这类底层调用MKL/BLAS的库，或者用numba、Cython加速纯Python代码，性能差距会大幅缩小。如果你的代码没做这些优化，语言/生态的差异会成为重要瓶颈。

3. 代码非最优：可能的次要因素，但值得排查 #

如果你的Python代码没遵循科学计算的优化原则，也会放大性能差距：

• 比如用大量for循环替代numpy的向量化操作；
• 频繁创建不必要的数组副本，浪费内存和计算资源；
• 没利用并行计算（比如multiprocessing或joblib）；
• 选择了低效的迭代实现，而非scipy等库中的优化求解器。

总结：核心原因是硬件差距+语言/代码优化不足的叠加 #

硬件差距是最根本的——你的笔记本CPU性能弱、内存太小，直接限制了计算的基础速度；而如果你的Python代码没做针对性优化（比如用纯循环而非向量化库），会进一步放大和Matlab的性能差。建议先排查内存使用情况（比如用memory_profiler查看是否有内存溢出），再尝试用numpy/scipy替代纯Python循环，或用numba加速；如果条件允许，换一台内存更大、CPU性能更好的机器测试，就能直观看到硬件的影响。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者maha_ak1990