)、遅くはありません。3番目の問題は、タイミングをとるループ内に配列を作成していることです。これは実際には重要なコストです。それは通常、それを作成するよりもアレイごとにずっと多くの作業をしているという単純な理由で、現実の問題になることはほとんどありません。それがこの場合に関連するかどうかはわかりませんが、そうなる可能性があり、それをやらないほうが、それを実際に害にならないことを測定して証明するよりもずっと簡単です。これは、風まかせがコメントで投稿した結果と一致するため、上記の3つの問題の少なくとも1つが異なる数値の原因である可能性が高いです。言い換えれば、numpy、配列、またはループに関係するのではなく、間違って測定したため、numpyのスライスが遅くなっているようです。2ループの2つがスライスよりも速い理由はスライシングが配列の反復の小さなサブセットのみを返す場合は高速です。loopしたがって、ほとんどの方法(外側のforループ内)では、(内側の)forループは、numpyを使用したスライスよりも少し高速です。ループを使用してnumpy配列を作成しないようにする方法。配列内の最小値のインデックスを検索します。