python对列求和_对单个列求和的最快方法

我正在寻找优化我写的程序，我真的遇到了一些绊脚石。我有很多问题，我不知道从哪里开始，但是，对于初学者来说，我会尽量简化为一个我似乎无法克服的障碍。在

我正在编写的代码是一个小型的计划生成器，用于需要全天候覆盖的工作。每个班次覆盖两周的时间跨度（有些轮班在两周内轮换，但必须保持覆盖要求-这就是为什么我必须使用14天）。到目前为止，我正试图找出最快的方法来检查一天的轮班组合是否符合正确的人数。我一直听说Numpy在这类事情上非常快，但当我运行以下内容时：import numpy as np

import time

c_ar = np.array([1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0])

d_ar = np.array([0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1])

e_ar = np.array([0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1])

m_ar = np.array([0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0])

p_ar = np.array([1,1,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,1,1])

t0 = time.time()

x = c_ar[0] + d_ar[0] + e_ar[0] + m_ar[0] + p_ar[0]

t1 = time.time()

print t1-t0

我回来了：2.19345092773e-05

但是，如果我运行：

^{pr2}$

我回来了：1.90734863281e-06

我是不是遗漏了一些关于Numpy的东西，让它比我的例子更快？还有，有没有比我上面两种方法更快的方法呢？在

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