在特定轴上求和数组时,专用数组方法array.sum(ax)实际上可能比for循环慢:
v = np.random.rand(3,1e4)
timeit v.sum(0) # vectorized method
1000 loops, best of 3: 183 us per loop
timeit for row in v[1:]: v[0] += row # python loop
10000 loops, best of 3: 39.3 us per loop
矢量化方法比普通的for循环慢4倍!这里(g)的内容(wr),我不能相信numpy中的矢量化方法比for循环更快吗？