numpy的矩阵乘法之所以很慢，主要是因为矩阵乘法是一个计算密集型的操作，需要大量的数值计算。在numpy中，矩阵乘法的实现是通过BLAS（基础线性代数子程序）库来实现的。BLAS库本身是高度优化过的线性代数库，但在矩阵乘法操作中仍然需要大量的计算量。
另外，numpy的矩阵乘法操作还涉及到内存访问的问题。矩阵乘法操作会频繁地访问内存中的数据，而内存访问是一种相对较慢的操作。尤其是对于大规模的矩阵操作，频繁的内存访问会导致数据的缓存未命中，降低了计算效率。
此外，numpy的矩阵乘法涉及到了数据的拷贝操作。在进行矩阵乘法操作时，numpy往往会将输入的矩阵拷贝到新的内存空间中，这会增加额外的时间开销。
综上所述，numpy的矩阵乘法之所以很慢，主要是因为它是一个计算密集型的操作，同时涉及到了大量的内存访问和数据拷贝操作，导致效率不高。为了提高矩阵乘法的计算效率，可以考虑使用其他更高效的线性代数库或者优化numpy操作的方式。
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