优化遍历二维数组运行的时间

好的，针对优化遍历二维数组运行时间的问题，我可以给出以下几点建议：
1. 尽量避免在数组中使用大量嵌套的循环，可以考虑使用更高效的算法。
2. 尽可能使用局部性原理，减少不必要的缓存逐出。
3. 合理设置数据结构，可以利用数组的特殊结构来提高访问效率。
4. 使用并行化技术，例如OpenMP，进行多线程计算。
5. 通过矩阵转置、分块等等方式，尽可能减少CPU的缓存冲突。
希望以上建议对您有所帮助。

相关问题

numba 二维数组

numba 是一个用于加速 Python 程序的库，它可以将 Python 代码转换为机器码，从而提高程序的运行速度。对于二维数组，可以使用 numba 提供的 jit 装饰器来加速其运算。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
from numba import jit
@jit(nopython=True)
def sum_2d_array(arr):
    m, n = arr.shape
    res = 0
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            res += arr[i, j]
    return res

arr = np.random.rand(1000, 1000)
print(sum_2d_array(arr))

在上面的例子中，我们定义了一个函数 `sum_2d_array`，它接受一个二维数组作为参数，并返回数组中所有元素的和。使用 `@jit(nopython=True)` 装饰器可以让 numba 对该函数进行优化。在函数内部，我们使用了两个 for 循环来遍历数组中的所有元素，并将它们累加到变量 `res` 中。最后，我们输出了数组中所有元素的和。