在迭代算法中，多次使用大型 numpy 数组是很常见的。通常，每次迭代时都需要手动“重置”数组。填充现有数组（使用 nan 或 0）和创建新数组之间是否存在性能差异？如果是这样，为什么？
答案取决于数组的大小。虽然分配新的内存区域需要几乎固定的时间，但填充该内存区域的时间随大小呈线性增长。
但是，填充新分配的内存numpy.zeros几乎是填充现有数组的两倍numpy.fill，比项目设置快三倍x[:] = 0.
因此，在我的机器上，用少于 800 个元素填充向量比创建新向量更快，用超过 800 个元素创建新向量更快。
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