python中的Numpy二维数组遍历与二维数组切片后遍历效率比较

在python-numpy使用中，可以用双层 for循环对数组元素进行访问，也可以切片成每一行后进行一维数组的遍历。

代码如下：

由于生成的是[0,1)中的数，因此两种操作会遍历所有的元素。多轮测试后，耗时如下:

当NUM为160时：

end1 0.006983518600463867
end2 0.003988742828369141

当NUM为1600时：

end1 0.71415114402771
end2 0.45178747177124023

结论：切片后遍历更快
原因：
楼主还暂不明确

一个想法：

在numpy中，为了提高效率，这种切片出来的子矩阵其实都是原矩阵的引用而已，所以改变子矩阵，原矩阵还是会变的
所以在内层循环中，第二种方法是在那一行元素所在的内存进行寻找。而第一种方法是先定位到行，再定位到列，所以比较慢？
大家是怎么想的呢？

关于numba在小数据量下的速度慢于普通操作

什么是numba？