NumPy数组优化的方法有哪些

NumPy 数组优化方法有以下几种：

1. 使用向量化操作：避免在 NumPy 数组上进行循环操作，而是使用 NumPy 提供的向量化操作来实现相同的功能。向量化操作能够更高效地利用底层的优化实现。

2. 使用 NumPy 内置函数：NumPy 提供了许多高效的内置函数，如 np.sum()、np.mean()、np.dot() 等，可以避免编写循环代码，提高数组的计算效率。

3. 使用布尔掩码：在 NumPy 数组中，可以使用布尔掩码来选择满足条件的元素，而不是使用循环来逐个检查元素。

4. 使用广播功能：NumPy 的广播功能可以让不同形状的数组进行运算，而无需显式地进行形状转换或循环操作。

5. 使用内存视图：NumPy 提供了内存视图功能，可以在不复制数组的情况下对数组进行切片和操作，避免不必要的内存消耗。

6. 使用占位符：在创建数组时，可以使用占位符来指定数组的数据类型和形状，避免数组自动推断造成的性能损失。

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