我有一個(gè)關(guān)于效率的問(wèn)題，我對(duì)處理速度和內(nèi)存效率都很感興趣。我正在編寫(xiě)多次調(diào)用函數(shù)的代碼。在其參數(shù)中，有些參數(shù)需要保留變量，因?yàn)槊看握{(diào)用這些參數(shù)時(shí)都會(huì)使用不同的值來(lái)調(diào)用該函數(shù)。然而，其他的則是不變的，不僅每次調(diào)用函數(shù)時(shí)都是相同的，而且每次運(yùn)行代碼時(shí)都不會(huì)改變，甚至在運(yùn)行之間也不會(huì)改變。但是，我仍然想將它們寫(xiě)為變量而不是對(duì)它們進(jìn)行硬編碼，以便我可以通過(guò)描述性名稱來(lái)引用它們。在下面的示例中，我期望前兩個(gè)效率相同，而最后一個(gè)效率不高。但是，我不清楚為什么。有人能幫忙解釋一下嗎？編輯：在下面的示例中，我僅使用 100 次迭代。實(shí)際上，我希望以這種方式調(diào)用函數(shù)數(shù)千或數(shù)百萬(wàn)次。編輯2：對(duì)于那些只是告訴我對(duì)其進(jìn)行概要分析的人。請(qǐng)注意，我問(wèn)的是為什么，而不僅僅是是否某些方法比其他方法更有效。分析會(huì)回答是否，但不會(huì)回答為什么。import numpy as npdef myfunc(a):    (a**4) + np.sqrt(3)*a - a/3for a in arange(100):    y[a] = myfunc(a)相對(duì)import numpy as npmyb = 3def myfunc(a):    (a**4) + np.sqrt(myb)*a - a/mybfor a in arange(100):    y[a] = myfunc(a)相對(duì)import numpy as npmyb = 3def myfunc(a, b):    (a**4) + np.sqrt(b)*a - a/bfor a in arange(100):    y[a] = myfunc(a, myb)