def count_matrix(matrix, array_data): for row in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵的行元素 for col in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵列元素 if matrix[0][row] == matrix[col][0]: # 取出的行关键词和列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0 matrix[col][row] = 0 else: counter = 0 # 初始化计数器 for ech in array_data: # 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合， # 再放到每条原始数据中查询 if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech: counter += 1 else: continue matrix[col][row] = counter return matrix这一段代码运行特别慢能不能通过修改代码缩短时间

这段代码运行较慢的原因可能是由于嵌套的三层循环导致的。为了提高性能，可以考虑以下几点优化：

1. 使用更高效的数据结构：考虑使用集合（set）来存储关键词，而不是列表。集合可以提供更快的查找操作。

2. 减少不必要的遍历：在内部循环中，如果已经找到了共现次数，可以使用 `break` 语句跳出内部循环，避免继续遍历剩余的数据。

3. 缓存数据：在内部循环之前，可以将 `matrix[0][row]` 和 `matrix[col][0]` 的值缓存到变量中，避免重复访问矩阵。

4. 使用列表推导式：可以使用列表推导式来简化代码，提高可读性和性能。

下面是优化后的代码示例：

def count_matrix(matrix, array_data):
    keywords = set(matrix[0][1:])  # 提取关键词并转换为集合
    for row in range(1, len(matrix)):
        row_keyword = matrix[0][row]  # 缓存行关键词
        for col in range(1, len(matrix)):
            col_keyword = matrix[col][0]  # 缓存列关键词
            if row_keyword == col_keyword:
                matrix[col][row] = 0
                continue

            counter = sum(1 for ech in array_data if row_keyword in ech and col_keyword in ech)
            matrix[col][row] = counter

    return matrix

通过使用集合、减少不必要的遍历和缓存数据，这段代码的性能应该会有所提高。但请注意，具体的性能提升还取决于数据集的大小和特性。