Cast matrix — astype src→dst × layout × dtype (NumSharp vs NumPy 2.4.2)

Full astype(dst, copy:true) sweep over every src→dst dtype pair × 8 memory layouts at 1M elements, best-of-3. ratio = NumPy_ms / NumSharp_ms — >1.0 = NumSharp faster. ✅≥1.0 🟡≥0.5 🟠≥0.2 🔴<0.2 · — = no NumPy counterpart (Decimal has no NumPy dtype).

Summary

• 129 / 1568 comparable cells lag (<1.0); 1439 win (≥1.0).
• 🔴 <0.2 — 5 cells. Top: 3× * → bool; 2× same-type diagonal (copy)
• 🟠 0.2–0.5 — 10 cells. Top: 8× same-type diagonal (copy); 2× * → bool
• 🟡 0.5–1.0 — 114 cells. Top: 29× float/cplx → narrow-int (bool/u8/i8/i16/u16/char); 20× int → sub-word (narrow); 8× f32 → u64

float/complex → narrow-int geomean by src (the historical cliff): f32→narrow 1.95, f64→narrow 1.39, f16→narrow 3.77, c128→narrow 1.01.

Geomean by layout (all src×dst, excl. Decimal)

C	F	T	sliced	negrow	negcol	strided	bcast
1.82 ✅	1.97 ✅	1.88 ✅	1.87 ✅	1.89 ✅	1.81 ✅	1.47 ✅	2.21 ✅

Geomean by src dtype (all layouts×dst)

bool	u8	i8	i16	u16	i32	u32	i64	u64	char	f16	f32	f64	dec	c128
2.06 ✅	1.99 ✅	2.02 ✅	2.26 ✅	2.21 ✅	1.96 ✅	1.94 ✅	1.64 ✅	1.58 ✅	1.98 ✅	2.41 ✅	1.75 ✅	1.45 ✅	nan ?	1.16 ✅

Geomean by dst dtype (all layouts×src)

bool	u8	i8	i16	u16	i32	u32	i64	u64	char	f16	f32	f64	dec	c128
1.95 ✅	1.76 ✅	1.80 ✅	1.63 ✅	1.61 ✅	1.82 ✅	1.66 ✅	1.93 ✅	1.76 ✅	1.63 ✅	2.48 ✅	1.63 ✅	2.04 ✅	nan ?	2.55 ✅

Layout: C (rows=src, cols=dst)

src\dst	bool	u8	i8	i16	u16	i32	u32	i64	u64	char	f16	f32	f64	dec	c128
bool	0.16🔴	1.50✅	1.74✅	2.01✅	1.99✅	1.49✅	1.50✅	2.33✅	2.41✅	1.91✅	3.43✅	1.73✅	2.74✅	—	2.95✅
u8	2.13✅	0.20🟠	2.40✅	1.71✅	1.79✅	1.98✅	2.10✅	2.43✅	2.57✅	1.78✅	4.04✅	1.41✅	2.60✅	—	3.03✅
i8	3.06✅	2.41✅	0.26🟠	1.91✅	1.73✅	2.29✅	1.98✅	2.30✅	2.45✅	1.72✅	3.93✅	1.77✅	2.53✅	—	3.15✅
i16	3.33✅	4.04✅	3.46✅	1.50✅	1.97✅	1.95✅	2.16✅	2.31✅	2.43✅	1.67✅	3.85✅	2.09✅	2.47✅	—	2.95✅
u16	3.02✅	2.65✅	2.69✅	2.15✅	1.36✅	1.90✅	2.08✅	2.38✅	2.43✅	1.06✅	3.75✅	2.10✅	2.45✅	—	2.85✅
i32	1.85✅	1.27✅	1.20✅	1.50✅	1.54✅	1.73✅	2.25✅	2.17✅	2.47✅	1.52✅	3.64✅	1.74✅	2.36✅	—	2.48✅
u32	1.76✅	1.07✅	1.12✅	1.50✅	1.63✅	2.35✅	1.69✅	2.57✅	2.36✅	1.44✅	3.80✅	1.52✅	2.35✅	—	2.73✅
i64	1.10✅	1.10✅	0.94🟡	1.24✅	1.31✅	1.77✅	1.79✅	2.09✅	2.77✅	1.39✅	1.74✅	1.63✅	2.52✅	—	2.42✅
u64	1.29✅	0.90🟡	0.99🟡	1.30✅	1.25✅	1.80✅	1.91✅	2.51✅	2.25✅	1.15✅	1.58✅	1.19✅	1.67✅	—	2.42✅
char	2.05✅	1.96✅	2.13✅	1.59✅	0.98🟡	1.70✅	1.66✅	2.32✅	2.29✅	1.31✅	3.67✅	1.46✅	2.24✅	—	2.74✅
f16	4.79✅	4.88✅	5.20✅	4.18✅	3.90✅	3.79✅	1.99✅	3.33✅	0.97🟡	4.24✅	1.27✅	1.16✅	0.93🟡	—	1.61✅
f32	3.23✅	2.00✅	2.00✅	1.54✅	1.71✅	1.92✅	1.34✅	0.87🟡	0.86🟡	1.67✅	3.61✅	1.76✅	2.38✅	—	2.35✅
f64	1.90✅	0.84🟡	0.90🟡	1.33✅	1.42✅	1.64✅	1.60✅	0.90🟡	0.92🟡	1.35✅	1.05✅	1.73✅	2.13✅	—	2.43✅
dec	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
c128	0.96🟡	0.98🟡	1.00✅	1.04✅	1.02✅	1.58✅	1.20✅	0.92🟡	0.80🟡	1.04✅	1.41✅	1.26✅	1.40✅	—	3.06✅

Layout: F (rows=src, cols=dst)

src\dst	bool	u8	i8	i16	u16	i32	u32	i64	u64	char	f16	f32	f64	dec	c128
bool	3.00✅	4.04✅	4.05✅	1.97✅	2.06✅	1.47✅	1.46✅	2.39✅	2.24✅	1.97✅	4.07✅	1.76✅	2.59✅	—	3.12✅
u8	3.49✅	3.15✅	4.05✅	1.81✅	1.98✅	2.04✅	2.08✅	2.24✅	2.37✅	1.90✅	3.86✅	1.47✅	2.42✅	—	3.03✅
i8	3.86✅	4.23✅	3.36✅	2.07✅	1.74✅	2.06✅	2.10✅	2.50✅	2.43✅	1.74✅	3.73✅	1.84✅	2.48✅	—	3.08✅
i16	2.96✅	2.60✅	3.13✅	1.43✅	2.05✅	2.03✅	2.03✅	2.34✅	2.30✅	1.99✅	3.84✅	2.23✅	2.53✅	—	2.61✅
u16	2.98✅	3.38✅	3.06✅	2.27✅	1.52✅	1.97✅	2.26✅	2.50✅	2.44✅	1.27✅	3.50✅	1.67✅	2.47✅	—	2.76✅
i32	1.74✅	1.14✅	1.06✅	1.44✅	1.66✅	1.71✅	2.29✅	2.35✅	2.42✅	1.80✅	3.74✅	1.75✅	2.73✅	—	2.77✅
u32	1.84✅	1.10✅	1.18✅	1.52✅	1.53✅	2.06✅	1.78✅	2.52✅	2.32✅	1.60✅	3.66✅	1.49✅	2.27✅	—	2.72✅
i64	1.21✅	1.11✅	0.95🟡	1.17✅	1.26✅	1.71✅	1.88✅	2.03✅	2.58✅	1.37✅	1.84✅	1.73✅	2.28✅	—	2.68✅
u64	1.13✅	0.92🟡	0.92🟡	1.24✅	1.21✅	1.72✅	1.78✅	2.81✅	2.11✅	1.34✅	2.45✅	1.18✅	1.86✅	—	2.37✅
char	2.14✅	1.99✅	1.91✅	1.93✅	1.34✅	1.61✅	1.61✅	2.42✅	2.37✅	1.34✅	3.61✅	1.50✅	2.19✅	—	2.72✅
f16	4.92✅	5.47✅	6.19✅	4.06✅	4.35✅	3.67✅	2.04✅	3.25✅	1.13✅	4.29✅	1.34✅	2.29✅	0.97🟡	—	1.69✅
f32	3.21✅	2.20✅	2.17✅	1.69✅	1.72✅	1.87✅	1.38✅	0.85🟡	0.88🟡	1.64✅	3.68✅	1.71✅	2.10✅	—	2.28✅
f64	1.87✅	0.99🟡	1.54✅	1.30✅	1.40✅	1.77✅	1.50✅	0.88🟡	0.88🟡	1.46✅	1.61✅	1.68✅	1.97✅	—	2.44✅
dec	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
c128	0.93🟡	0.85🟡	0.86🟡	1.03✅	1.14✅	1.47✅	1.35✅	0.87🟡	0.82🟡	1.08✅	1.47✅	1.45✅	1.46✅	—	2.98✅

Layout: T (rows=src, cols=dst)

src\dst	bool	u8	i8	i16	u16	i32	u32	i64	u64	char	f16	f32	f64	dec	c128
bool	0.18🔴	2.40✅	3.93✅	2.10✅	2.10✅	1.52✅	1.47✅	2.49✅	2.41✅	1.98✅	4.20✅	1.74✅	2.57✅	—	3.21✅
u8	2.17✅	0.16🔴	2.00✅	1.94✅	1.88✅	1.96✅	2.15✅	2.26✅	2.66✅	1.72✅	3.89✅	1.49✅	2.54✅	—	2.75✅
i8	2.29✅	3.03✅	0.20🟠	2.03✅	1.63✅	2.00✅	2.20✅	2.43✅	2.29✅	1.76✅	3.61✅	1.68✅	1.79✅	—	2.76✅
i16	2.45✅	3.08✅	2.89✅	1.35✅	2.02✅	2.03✅	1.90✅	2.45✅	2.34✅	2.04✅	3.88✅	2.02✅	2.36✅	—	2.80✅
u16	2.32✅	2.26✅	3.09✅	2.09✅	1.78✅	1.83✅	2.02✅	2.46✅	2.52✅	1.49✅	3.92✅	2.03✅	2.54✅	—	2.87✅
i32	1.90✅	1.23✅	1.27✅	1.58✅	1.56✅	1.81✅	2.16✅	2.42✅	2.41✅	1.55✅	3.89✅	1.84✅	2.24✅	—	2.82✅
u32	2.00✅	1.12✅	1.04✅	1.57✅	1.56✅	2.43✅	1.73✅	2.32✅	2.17✅	1.55✅	3.87✅	1.58✅	2.38✅	—	2.75✅
i64	1.18✅	1.15✅	1.00🟡	1.18✅	1.28✅	1.88✅	1.79✅	2.08✅	2.65✅	1.42✅	1.85✅	1.67✅	2.31✅	—	2.64✅
u64	1.18✅	0.93🟡	0.95🟡	1.14✅	1.26✅	1.73✅	1.71✅	2.68✅	2.11✅	1.40✅	2.51✅	1.20✅	1.74✅	—	2.35✅
char	2.45✅	2.21✅	2.31✅	1.87✅	1.26✅	1.72✅	1.59✅	2.24✅	2.45✅	1.29✅	3.58✅	1.57✅	2.49✅	—	2.28✅
f16	5.96✅	6.20✅	6.19✅	4.19✅	4.48✅	4.05✅	2.09✅	3.27✅	1.15✅	4.22✅	1.22✅	2.84✅	0.99🟡	—	1.66✅
f32	3.16✅	2.19✅	2.28✅	1.73✅	1.71✅	1.87✅	1.40✅	0.84🟡	0.87🟡	1.66✅	3.80✅	1.82✅	2.48✅	—	2.30✅
f64	2.29✅	1.22✅	1.27✅	1.47✅	1.52✅	1.69✅	1.52✅	0.87🟡	0.90🟡	1.43✅	1.64✅	1.80✅	2.15✅	—	2.46✅
dec	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
c128	1.00✅	0.92🟡	0.89🟡	1.14✅	1.14✅	1.46✅	1.19✅	0.89🟡	0.86🟡	1.16✅	1.50✅	1.29✅	1.45✅	—	3.29✅

Layout: sliced (rows=src, cols=dst)

src\dst	bool	u8	i8	i16	u16	i32	u32	i64	u64	char	f16	f32	f64	dec	c128
bool	0.20🔴	2.59✅	3.31✅	2.05✅	2.00✅	1.50✅	1.58✅	2.39✅	2.28✅	1.95✅	3.98✅	1.87✅	2.42✅	—	3.28✅
u8	2.61✅	0.22🟠	2.86✅	1.96✅	1.85✅	2.02✅	1.98✅	2.25✅	2.37✅	1.95✅	3.73✅	1.50✅	2.53✅	—	3.04✅
i8	2.69✅	3.27✅	0.29🟠	1.88✅	1.77✅	2.12✅	1.94✅	2.37✅	2.49✅	1.67✅	3.83✅	1.60✅	2.44✅	—	2.79✅
i16	2.61✅	2.75✅	2.62✅	1.47✅	1.56✅	2.09✅	1.91✅	2.22✅	2.38✅	1.66✅	3.56✅	2.05✅	2.08✅	—	2.36✅
u16	2.51✅	3.01✅	2.99✅	1.60✅	1.40✅	2.05✅	2.10✅	2.55✅	2.25✅	1.54✅	3.70✅	2.13✅	2.72✅	—	2.72✅
i32	1.72✅	2.09✅	2.42✅	1.58✅	1.63✅	1.85✅	1.87✅	2.35✅	2.39✅	1.50✅	3.68✅	1.62✅	2.37✅	—	2.87✅
u32	1.91✅	2.15✅	2.19✅	1.55✅	1.47✅	1.88✅	1.99✅	2.01✅	2.13✅	1.62✅	3.67✅	1.55✅	2.22✅	—	2.63✅
i64	1.13✅	1.27✅	1.26✅	1.36✅	1.38✅	1.80✅	1.88✅	2.64✅	2.52✅	1.29✅	1.81✅	1.63✅	2.23✅	—	2.59✅
u64	1.21✅	1.25✅	1.27✅	1.30✅	1.25✅	1.76✅	1.83✅	2.20✅	2.68✅	1.31✅	2.32✅	1.00🟡	1.63✅	—	2.43✅
char	1.45✅	2.45✅	2.83✅	1.61✅	1.48✅	1.64✅	1.68✅	2.03✅	2.39✅	1.40✅	3.38✅	1.49✅	2.17✅	—	2.92✅
f16	5.03✅	5.33✅	5.42✅	3.92✅	3.92✅	3.57✅	2.01✅	3.10✅	1.11✅	4.00✅	1.37✅	2.81✅	1.01✅	—	1.61✅
f32	3.18✅	2.29✅	2.34✅	1.71✅	1.61✅	1.87✅	1.37✅	0.84🟡	0.90🟡	1.54✅	3.54✅	1.82✅	2.32✅	—	2.36✅
f64	1.82✅	1.17✅	1.18✅	1.36✅	1.33✅	0.80🟡	1.34✅	0.86🟡	0.89🟡	1.50✅	1.58✅	1.85✅	2.30✅	—	2.51✅
dec	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
c128	0.97🟡	0.93🟡	0.92🟡	1.15✅	0.99🟡	1.47✅	1.08✅	0.86🟡	0.77🟡	1.07✅	1.44✅	1.26✅	1.55✅	—	2.15✅

Layout: negrow (rows=src, cols=dst)

src\dst	bool	u8	i8	i16	u16	i32	u32	i64	u64	char	f16	f32	f64	dec	c128
bool	0.24🟠	3.08✅	3.39✅	1.93✅	2.01✅	1.50✅	1.55✅	2.17✅	2.33✅	1.98✅	3.85✅	1.67✅	2.62✅	—	2.97✅
u8	3.02✅	0.23🟠	2.94✅	1.80✅	1.74✅	2.00✅	2.04✅	2.24✅	2.33✅	1.76✅	3.81✅	1.49✅	2.53✅	—	3.11✅
i8	2.84✅	2.66✅	0.24🟠	1.88✅	1.70✅	2.05✅	2.07✅	2.53✅	2.57✅	1.88✅	3.79✅	1.65✅	2.41✅	—	3.07✅
i16	3.40✅	2.43✅	2.21✅	1.46✅	1.76✅	1.92✅	2.07✅	2.21✅	2.23✅	1.73✅	3.49✅	2.14✅	2.19✅	—	2.63✅
u16	2.52✅	2.65✅	3.08✅	1.60✅	1.44✅	2.04✅	2.07✅	2.60✅	2.42✅	1.44✅	3.65✅	2.03✅	2.49✅	—	2.83✅
i32	2.08✅	2.13✅	2.38✅	1.59✅	1.58✅	1.99✅	1.97✅	2.34✅	2.27✅	1.58✅	3.60✅	1.69✅	2.39✅	—	2.67✅
u32	1.71✅	2.19✅	2.32✅	1.59✅	1.59✅	1.98✅	1.93✅	2.51✅	2.09✅	1.53✅	3.72✅	1.54✅	2.17✅	—	2.77✅
i64	1.18✅	1.26✅	1.25✅	1.36✅	1.38✅	1.82✅	1.84✅	2.39✅	2.23✅	1.44✅	1.79✅	1.55✅	2.23✅	—	2.36✅
u64	1.20✅	1.17✅	1.21✅	1.43✅	1.37✅	1.87✅	1.84✅	2.20✅	2.51✅	1.43✅	2.33✅	0.99🟡	1.48✅	—	2.42✅
char	2.22✅	2.50✅	2.15✅	1.59✅	1.33✅	1.71✅	1.57✅	2.35✅	2.30✅	1.44✅	3.40✅	1.49✅	2.29✅	—	2.68✅
f16	5.36✅	4.77✅	4.63✅	3.79✅	4.08✅	3.86✅	2.03✅	3.19✅	1.07✅	3.86✅	1.38✅	2.80✅	0.98🟡	—	1.62✅
f32	3.48✅	2.27✅	2.31✅	1.60✅	1.54✅	2.01✅	1.37✅	0.87🟡	0.88🟡	1.73✅	3.57✅	1.84✅	2.23✅	—	2.24✅
f64	1.97✅	1.25✅	1.28✅	1.48✅	1.55✅	1.77✅	1.50✅	0.87🟡	0.91🟡	1.64✅	1.60✅	1.87✅	2.36✅	—	2.46✅
dec	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
c128	0.83🟡	0.77🟡	0.93🟡	1.15✅	1.13✅	1.53✅	1.14✅	0.90🟡	0.81🟡	1.08✅	1.42✅	1.27✅	1.38✅	—	2.33✅

Layout: negcol (rows=src, cols=dst)

src\dst	bool	u8	i8	i16	u16	i32	u32	i64	u64	char	f16	f32	f64	dec	c128
bool	2.32✅	5.20✅	4.90✅	2.08✅	2.28✅	1.53✅	1.53✅	2.33✅	2.49✅	2.29✅	2.86✅	1.92✅	2.42✅	—	2.91✅
u8	1.20✅	2.65✅	3.15✅	1.96✅	1.85✅	1.90✅	1.84✅	2.21✅	2.35✅	1.86✅	2.55✅	1.48✅	2.46✅	—	2.98✅
i8	1.20✅	2.97✅	3.04✅	1.84✅	1.94✅	1.85✅	1.83✅	2.32✅	2.68✅	1.93✅	2.64✅	1.63✅	2.13✅	—	2.96✅
i16	4.16✅	3.05✅	2.48✅	1.72✅	1.79✅	1.83✅	1.77✅	2.44✅	2.57✅	1.89✅	2.00✅	1.67✅	2.46✅	—	2.72✅
u16	3.53✅	3.04✅	2.95✅	1.70✅	1.68✅	1.74✅	1.69✅	2.39✅	2.23✅	1.70✅	2.04✅	1.46✅	2.56✅	—	2.76✅
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u32	2.01✅	1.57✅	1.63✅	1.66✅	1.69✅	1.65✅	1.73✅	2.28✅	2.30✅	1.76✅	2.07✅	1.48✅	2.35✅	—	2.81✅
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char	4.04✅	2.53✅	2.58✅	1.62✅	1.65✅	1.70✅	1.69✅	2.12✅	2.26✅	1.66✅	1.94✅	1.56✅	2.41✅	—	2.70✅
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dec	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
c128	0.87🟡	0.89🟡	0.97🟡	1.22✅	1.08✅	1.51✅	0.98🟡	0.86🟡	0.79🟡	1.16✅	0.97🟡	1.10✅	1.53✅	—	2.07✅

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u32	1.77✅	1.41✅	1.46✅	1.27✅	1.25✅	1.28✅	1.23✅	1.90✅	1.83✅	1.22✅	1.88✅	1.20✅	2.09✅	—	2.37✅
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u64	1.13✅	0.97🟡	1.01✅	0.86🟡	0.98🟡	1.26✅	1.33✅	1.66✅	1.78✅	0.99🟡	1.44✅	0.92🟡	1.43✅	—	2.27✅
char	2.14✅	1.77✅	1.99✅	1.35✅	1.16✅	1.32✅	1.40✅	1.81✅	2.05✅	1.30✅	1.79✅	1.14✅	1.83✅	—	2.19✅
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dec	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
c128	0.82🟡	1.17✅	0.95🟡	0.91🟡	0.81🟡	1.14✅	0.87🟡	1.02✅	0.75🟡	0.82🟡	0.84🟡	1.11✅	1.43✅	—	1.56✅

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char	4.06✅	3.83✅	2.84✅	1.64✅	1.56✅	1.73✅	1.77✅	2.42✅	2.08✅	1.78✅	3.52✅	1.59✅	2.27✅	—	2.65✅
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dec	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
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Lagging cells (<1.0) — the worklist (129 cells)

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