NumPy 的并行处理与向量化：告别 Python 循环的“龟速爬行” 各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，代码界的段子手，BUG界的终结者（偶尔也会制造BUG，人生嘛，总要有点波澜壮阔的冒险才精彩😜）。今天，咱们不聊风花雪月，不谈人生理想，就聊聊如何让你的 Python 代码跑得更快，更像猎豹而不是蜗牛——没错，我们今天要探讨的是 NumPy 的并行处理与向量化，以及如何利用它们摆脱 Python 循环的“龟速爬行”。 想象一下，你是一位厨师，需要给 10000 个客人准备一份精致的沙拉。如果你用传统的方式，一个一个地切菜、拌酱、装盘，那估计等你完成的时候，客人早就饿得两眼发绿，把餐桌都啃完了。 但如果你拥有一个超现代化的厨房，里面有各种自动化的设备：切菜机、搅拌机、装盘机器人…你只需要把食材放进去，设定好参数，它们就能高效地完成任务。这，就是 NumPy 的并行处理与向量化所能带来的魔法！ 第一幕：Python 循环的“原罪” 在开始我们的“提速之旅”之前，我们先要了解一下为什么 Python 循环会如此之慢。 Python 是一种解释型语言，这意味着代码在运行时会被逐行翻译 …