def preprocessing(C): # 行规约 row_change = np.min(C, axis=1) row_change = row_change.reshape(row_change.shape[0], 1) C = C - row_change # 列规约 column_change = np.min(C, axis=0) C = C - column_change return C 优化代码

优化代码的方法有很多，这里提供两种可能的优化方案：

1. 使用向量化操作：避免逐元素的循环，可以使用NumPy库的向量化操作来加速计算。例如，可以使用NumPy的`np.min`函数和广播机制来实现行规约和列规约，而不需要显式的循环。示例代码如下：

def preprocessing(C):
    # 行规约
    row_change = np.min(C, axis=1)
    C = C - row_change[:, np.newaxis]  # 使用广播机制
    # 列规约
    column_change = np.min(C, axis=0)
    C = C - column_change
    return C

2. 使用并行计算：如果数据量较大，可以考虑使用并行计算来加速代码执行。可以使用Python的多线程或多进程库来并行执行行规约和列规约的操作。示例代码如下：

import multiprocessing

def process_rows(row):
    return row - np.min(row)

def process_columns(C):
    return C - np.min(C, axis=0)

def preprocessing(C):
    # 行规约
    pool = multiprocessing.Pool()
    C = np.array(pool.map(process_rows, C))
    pool.close()
    pool.join()
    
    # 列规约
    C = process_columns(C)
    
    return C

这是两种可能的优化方案，具体选择哪种方案取决于数据量、计算资源和实际需求。可以根据实际情况选择最适合的优化方法。