我必须开始使用值函数迭代来解决Bellman equations的代码。这意味着我将拥有一个巨大的状态空间（N，K），并将为{n,k}中的每个(N,K)解决前瞻性问题。每次迭代都会对大小为N x K的矩阵进行一些标准的代数运算和转置。
我曾经用numpy和scipy这样做。但是，在将pandas用于其他问题之后，我已经习惯了它。我想在许多操作中使用它的好处是更高的舒适度。另一方面，我希望简单的矩阵在进行这些大而简单的操作时更有效率。
有没有人比我更有经验或更好的期望？这是值得研究的事情，还是我只是在浪费时间？