Uw code gebruikt een expliciete lus om elk element van array `a` te verdubbelen, wat niet optimaal is in NumPy. Deze aanpak omzeilt de kracht van broadcasting en vectorisatie, waardoor de code minder efficiënt en minder beknopt wordt. Optimalisatieadvies: Gebruik in plaats daarvan de vectorisatie van NumPy: ```python a = a * 2 ``` Dit vervangt de lus volledig en zorgt voor een snelle, beknopte en idiomatische bewerking. NumPy voert deze operatie uit met broadcasting en SIMD-instructies, wat resulteert in betere prestaties en eenvoudiger leesbare code.

Je code toont een typisch voorbeeld van een niet-geoptimaliseerde NumPy-benadering. Hier is de analyse en verbetering: **Probleemanalyse:** - Je gebruikt een expliciete `for`-lus over array-indices - Dit is inefficiënt omdat het Python-interpreter overhead introduceert - NumPy's vectorized operations zijn veel sneller (C-geoptimaliseerd) **Verbeterde code:** ```python a = a * 2 ``` **Waarom dit beter is:** 1. **Volledige vectorisatie**: De hele bewerking gebeurt in één keer op array-niveau 2. **Broadcasting**: NumPy past automatisch de scalar `2` toe op elk element 3. **Geen Python-loop overhead**: Operaties gebeuren in gecompileerde C-code 4. **Beknopter en leesbaarder**: Minder code, duidelijker intentie **Extra optimalisatietips:** - Gebruik `*=` voor in-place bewerkingen: `a *= 2` (bespaart geheugen) - Vermijd `range(len(array))` constructies - dit is anti-pattern in NumPy - Gebruik NumPy's ufuncs (universal functions) zoals `np.multiply(a, 2, out=a)` De verbeterde versie is **10-100x sneller** afhankelijk van array-grootte, door eliminatie van Python-interpreter overhead.