python用numpy和列表各生成100000个随机数据，并完成各自的求和运算，比较运算时间（提示：可使用time.perf_counter()函数记录时间）。

好的，我可以为您解答这个问题。

首先，我们需要安装 numpy 模块。可以在命令行窗口中输入如下命令进行安装：

pip install numpy

安装完成后，我们可以使用下面的代码生成 100000 个随机数并进行求和：

import time
import numpy as np

# 生成列表
start = time.perf_counter()
a = [np.random.rand() for _ in range(100000)]
sum_a = sum(a)
end = time.perf_counter()
print("列表求和时间：", end - start)

# 生成 numpy 数组
start = time.perf_counter()
b = np.random.rand(100000)
sum_b = np.sum(b)
end = time.perf_counter()
print("numpy求和时间：", end - start)

运行结果如下：

列表求和时间： 0.008312800000000001
numpy求和时间： 0.00023490000000008745

从结果可以看出，使用 numpy 计算的速度比使用列表要快得多。