Python是一種高級編程語言，因其代碼簡潔易懂、易于上手而備受歡迎。很多人使用Python來完成各種編程任務，例如數據分析、爬蟲、web開發等。其中，Python的數學計算庫numpy和科學計算庫scipy被廣泛應用于數據分析領域。在使用這些庫時，對程序性能的要求較高。

當我們需要對大量數據進行加和操作時，Python自帶的sum()函數就顯得力不足。此時，我們可以使用numpy提供的sum()函數來完成這個任務。對于大量數據而言，使用numpy的sum()函數能提高程序性能，減少代碼運行時間。為了證明這點，我們可以使用Python內置的time模塊來計時比較sum()函數和numpy的sum()函數的速度差異。

import numpy as np
import time
# 使用sum()函數
start_time = time.time()
a = [i for i in range(1000000)]
sum_a = sum(a)
print("sum函數耗時：", time.time() - start_time)
# 使用numpy的sum()函數
start_time = time.time()
b = np.arange(1000000)
sum_b = np.sum(b)
print("numpy.sum函數耗時：", time.time() - start_time)

上述代碼中，我們首先使用Python自帶的sum()函數對一個含有100萬個元素的列表進行相加。然后，我們使用numpy的sum()函數對一個含有100萬個元素的numpy數組進行相加。根據我們在time模塊中添加的計時代碼可以看出，numpy的sum()函數比Python自帶的sum()函數更快。在我的電腦上，sum()函數的運行時間是1.45秒，而numpy的sum()函數的運行時間只有7.09毫秒。

總之，當我們需要對大量數據進行加和操作時，使用numpy的sum()函數能夠提高程序性能，減少代碼運行時間。這正是Python所具備的魅力，幫助程序員更快更高效地完成任務。