Numpy和Generator代码的性能低于朴素的附加方法。如何改进？

要改进Numpy和Generator代码的性能低于朴素的附加方法，可以采取以下措施：

1. 使用向量化操作：Numpy是一个基于数组的库，提供了大量的向量化操作函数，可以一次对整个数组执行相同的操作，避免了循环和元素逐个计算的开销，提高了计算效率。因此，在涉及到大量数组操作的情况下，可以使用Numpy提供的函数进行优化。
2. 使用生成器表达式代替列表生成器：生成器表达式是一种生成迭代器的高效方式，与列表生成器相比，它只在需要时生成元素，不会提前将所有元素存储在内存中，节省了内存空间。在处理大量数据或需要延迟计算的场景下，使用生成器表达式可以提高代码的性能。
3. 减少内存拷贝：在Numpy中，操作数组时需要注意避免不必要的内存拷贝。可以通过使用in-place操作或者Numpy的视图(view)来避免创建新的数组，减少内存开销。
4. 使用并行计算：对于一些耗时较长的计算任务，可以考虑使用并行计算来提高性能。Python提供了多线程和多进程的模块，可以将任务分配给多个线程或进程并行执行，加快计算速度。
5. 使用适当的数据结构和算法：根据具体的问题，选择适当的数据结构和算法，可以优化代码的性能。例如，使用字典代替列表来提高查找效率，使用二分查找代替线性查找等。
6. 做好代码优化：进行代码性能分析，找出性能瓶颈所在，针对性地进行优化。可以使用Python内置的profiling工具或第三方库（如line_profiler）进行性能分析，找出代码中耗时的部分，并进行优化。
7. 充分利用硬件资源：在进行计算密集型任务时，充分利用多核处理器和图形处理器（GPU）等硬件资源，可以通过并行计算或使用专门针对GPU优化的库（如Numba、PyCUDA等）来提高性能。

综上所述，通过采取向量化操作、使用生成器表达式、减少内存拷贝、并行计算、选择适当的数据结构和算法、代码优化以及充分利用硬件资源等方式，可以改进Numpy和Generator代码的性能，提升其效率和执行速度。