在NumPy Python中逐行广播时，通过引用递增数组的最有效方法是什么？它能被矢量化吗？

在NumPy Python中逐行广播时，通过引用递增数组的最有效方法是使用NumPy的ufunc函数。ufunc函数是一种能够对数组进行逐元素操作的函数，可以实现矢量化计算，提高计算效率。

具体而言，可以使用NumPy的add函数来逐行广播递增数组。add函数可以将一个递增数组与另一个数组相加，并将结果存储在原始数组中。这样可以避免使用循环逐行操作数组，提高计算效率。

以下是使用NumPy的add函数进行逐行广播递增数组的示例代码：

import numpy as np

# 创建递增数组
increment_array = np.arange(10)

# 创建待递增的数组
array = np.array([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9]])

# 逐行广播递增数组
result = np.add(array, increment_array[:, np.newaxis])

print(result)

在上述代码中，我们首先使用np.arange函数创建了一个递增数组increment_array。然后，我们创建了一个待递增的数组array。接下来，使用np.add函数将递增数组increment_array与数组array逐行相加，并将结果存储在原始数组array中。最后，打印输出结果。

这种方法能够实现矢量化计算，避免了循环逐行操作数组，因此具有较高的计算效率。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的最有效方法可能因实际情况而异。