近年来，Python语言和其生态圈中的Numpy、Scipy、Pandas等工具在数据分析和科学计算领域迅速崛起并广泛应用。在这些工具之中，Numpy是Python中用于科学计算的核心包，提供了高效的数组操作和数值计算功能，尤其是在矩阵乘法的计算性能上与Matlab相比有着显著的优势。那么，为什么Numpy能比Matlab快这么多呢？

首先，Numpy是基于C语言实现的，因此在底层拥有较高的计算效率。而Matlab则是一个解释型的动态语言，需要通过解释器进行逐行解释执行，因此在计算性能上不如Numpy。

其次，Numpy利用了多线程技术，在多核处理器上实现了并行加速，从而进一步提升了计算效率。而Matlab默认情况下只使用单线程运行，需要手动设置才能启用多线程计算。

此外，Numpy还提供了一些高级优化技术，如内存复用、按需编译等，可以有效地减少计算时的内存开销和编译时间，提升程序的运行效率。而Matlab相比之下在这些方面的优化要弱一些。

最后，Numpy是开源的，有着庞大的社区支持，用户可以通过自己贡献代码来不断改进和优化Numpy的性能。而Matlab虽然也有相应的社区支持，但是其闭源的特点限制了用户对其底层实现的深入研究和调整。

综合来看，Numpy之所以能比Matlab快这么多，主要是因为它采用了更加高效的底层实现方式、充分利用了多线程和高级优化技术，同时也受益于其开源的特性和庞大的社区支持。这使得Numpy成为了一个在科学计算和数据分析领域中备受欢迎的工具，并且在未来的发展中也将继续保持其优势。