哪种方法更快?为什么是np.sum(arr)而不是arr.sum()？
在Python中，np.sum(arr)和arr.sum()都可以用于计算数组arr的元素总和。然而，np.sum(arr)更常用，原因如下：
- 通用性和一致性：
np.sum()是NumPy库中的一个通用函数，可以用于计算数组的元素总和，而不仅仅是一维数组。它可以适用于多维数组、矩阵和张量等不同类型的数组。相比之下，arr.sum()是数组对象的方法，只能用于一维数组，不适用于其他类型的数组。 - 性能优化：
np.sum()在底层实现中使用了高效的C语言代码，通过优化算法和并行计算等技术，可以提供更快的计算速度。相比之下，arr.sum()是通过Python解释器执行的，速度相对较慢。
综上所述，np.sum(arr)更快是因为它具有更广泛的适用性和更高的性能优化。在使用NumPy库进行数组计算时，推荐使用np.sum()函数。在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的云服务器（CVM）来进行云计算任务，详情请参考腾讯云云服务器。
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