NumPy 數(shù)組優(yōu)化方法有以下幾種：
使用向量化操作：避免在 NumPy 數(shù)組上進行循環(huán)操作，而是使用 NumPy 提供的向量化操作來實現(xiàn)相同的功能。向量化操作能夠更高效地利用底層的優(yōu)化實現(xiàn)。
使用 NumPy 內(nèi)置函數(shù)：NumPy 提供了許多高效的內(nèi)置函數(shù)，如 np.sum()、np.mean()、np.dot() 等，可以避免編寫循環(huán)代碼，提高數(shù)組的計算效率。
使用布爾掩碼：在 NumPy 數(shù)組中，可以使用布爾掩碼來選擇滿足條件的元素，而不是使用循環(huán)來逐個檢查元素。
使用廣播功能：NumPy 的廣播功能可以讓不同形狀的數(shù)組進行運算，而無需顯式地進行形狀轉(zhuǎn)換或循環(huán)操作。
使用內(nèi)存視圖：NumPy 提供了內(nèi)存視圖功能，可以在不復制數(shù)組的情況下對數(shù)組進行切片和操作，避免不必要的內(nèi)存消耗。
使用占位符：在創(chuàng)建數(shù)組時，可以使用占位符來指定數(shù)組的數(shù)據(jù)類型和形狀，避免數(shù)組自動推斷造成的性能損失。
