Клон NumPy

Интересно, насколько list comprehension ускорил бы (много где вижу for — append)

А почему вы даже копируете матрицу и то "вручную"? Есть же встроенные методы для этого.

import copy
x1 = [[]]
x2 = copy.deepcopy(x1)
x1[0].append(1)
print(x2)  # [[]]

def copy(self, matrix = None):
        """
        Возвращает копию матрицы
        """
        if matrix == None:
            matrix = self.matrix

        result = []

        if self.checkvector(matrix = matrix):
            for i in matrix:
                result.append(i)
        else:
            i = len(matrix)
            j = len(matrix[0])

            for i_ in range(i):
                temp = []
                for j_ in range(j):
                    temp.append(matrix[i_][j_])
                result.append(temp)
        return result

Вы нарочно постарались сделать помедленнее?

О, докину сюда же.
Вместо if(n == None): нужно делать if n is None:.
Зачем вы пишете return(matrix)? Это дезориентирует. return — это не функция, а скобки в питоне используются для создания кортежей, хотя здесь запятой нет и это можно нечаянно не заметить. Не делайте так.

Еще в питоне можно сделать так: [0] * 10 и получить список из десяти нулей.

Вот этот ваш кусок сломается, если высота матрицы больше ширины:

            matrix = []
            for i in range(self.I):
                temp = []
                for j in range(self.J):
                    temp.append(0)
                temp[i] = 1
                matrix.append(temp)
            return(matrix)

А что это у вас метод сложения матриц 0 возвращает, если матрицы несовместимы? ой всё… даже читать дальше не хочется. Ну хотя бы Лутца почитайте. Нельзя же с этим сразу кидаться статью писать. Вдруг какие-то еще более новички в питоне у вас чему-нибудь плохому "научатся".

ох…
Не имейте привычки вставлять свои принты в код. Надо учиться правильно работать с исключениями.

Что вы вообще хотели сказать этой статьёй? Что первая наивная лабораторная на до сих пор незнакомом языке программирования — это хорошая тема для статьи?

Клон NumPy

Какой же это клон. Где всё это в вашем "клоне"?

• a powerful N-dimensional array object
• sophisticated (broadcasting) functions
• tools for integrating C/C++ and Fortran code
• useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities

numpy — это титанический труд, а у вас всего лишь несколько операций над матрицами, сделанные в лоб и тяп-ляп. :)

Ну, как раз для работы с векторами и матрицами — питон — очень популярная платформа. Особенно сейчас столкнулся с машинным обучением — и там практически вся (начальная) разработка моделей выполняется на питоне + визуализация через Jupyter Notebook + модули к нему. Очень удобненько, этакая замена Excel'у и MatLab'у но с паблик модулями и человеческим синтаксисом. :)
Еще и в Docker впихивается чтобы инженерам удобней было поднять весь эсперимент где требуется.
А потом уже разработанную модель можно грузить в продакшен как удобно — tensorflow можно и напрямую в плюсах поднять. Ну и питон код что подготавливает данные обычно нет проблем воспроизвести в том же С/С++, в сумме все в плюсе (програмистам легко понять и воспроизвести, математикам ненадо заморачиватся проблемами низко-уровневых языков).

Можно сделать сильно быстрее, если взять модуль array из стандартной библиотеки. Но все-таки еще лучше пользоваться numpy — это почти часть языка, есть несколько встроенных в Python вещей чисто для нужд numpy.