为什么在一个较大的矩阵$M$上进行NumPy减法比将$M$分成较小的矩阵然后减法要慢？

在一个较大的矩阵$M$上进行NumPy减法比将$M$分成较小的矩阵然后减法要慢的原因主要有以下几点：

1. 内存访问模式：在一个较大的矩阵上进行减法时，需要同时访问较多的内存空间。由于计算机内存的存取速度相对较慢，这种大规模的内存访问会导致较长的延迟。而将矩阵分成较小的子矩阵后进行减法，可以减少每次内存访问的数据量，从而提高内存访问效率。
2. 数据传输开销：在一个较大的矩阵上进行减法时，需要将大量的数据从内存传输到CPU进行计算。数据传输涉及到数据的读取、传输和写入等操作，而这些操作都需要消耗时间和资源。而将矩阵分成较小的子矩阵后进行减法，可以减少数据传输的开销，从而提高计算效率。
3. 并行计算能力：在一个较大的矩阵上进行减法时，由于计算量较大，很难充分利用计算机的并行计算能力。而将矩阵分成较小的子矩阵后进行减法，可以将计算任务分配给多个计算单元并行执行，从而提高计算效率。

综上所述，将一个较大的矩阵$M$分成较小的矩阵然后进行减法可以提高内存访问效率、减少数据传输开销，并充分利用计算机的并行计算能力，从而提高减法的计算效率。