python中的Numpy二維數組遍歷與二維數組切片后遍歷效率比較

在python-numpy使用中，可以用雙層 for循環對數組元素進行訪問，也可以切片成每一行后進行一維數組的遍歷。

代碼如下：

由于生成的是[0,1)中的數，因此兩種操作會遍歷所有的元素。多輪測試后，耗時如下:

當NUM為160時：

end1 0.006983518600463867
end2 0.003988742828369141

當NUM為1600時：

end1 0.71415114402771
end2 0.45178747177124023

結論：切片后遍歷更快
原因：
樓主還暫不明確

一個想法：

在numpy中，為了提高效率，這種切片出來的子矩陣其實都是原矩陣的引用而已，所以改變子矩陣，原矩陣還是會變的
所以在內層循環中，第二種方法是在那一行元素所在的內存進行尋找。而第一種方法是先定位到行，再定位到列，所以比較慢？
大家是怎么想的呢？

關于numba在小數據量下的速度慢于普通操作

什么是numba？