Python的Numpy向量化性能比for循环快，是因为Numpy向量化使用了一些经过优化的算法，这些算法可以高效地实现对数据进行操作。此外，Numpy还支持大量的函数、操作和运算符，可以更快地执行常见的数学运算，从而显著提高了编程效率，并且在数据量比较大的情况下，Numpy会更有效地利用内存，使程序的执行速度更快。
    首先，在Numpy中，可以使用vectorizedoperations来替换传统的for循环，因为这样可以使程序执行变得更快。这是因为vectorizedoperations可以把循环中的每一步转换为表达式，而这些表达式可以在大量数据上运行，而不需要一个一个地处理。通过这种方式，Numpy可以利用Parallelcomputing来实现一些繁琐的循环操作，使程序运行时间大大缩短。
    此外，Numpy还有一个magicfunction，可以实现一维，二维等数组对象的合并，从而提高程序的代码可读性和可维护性，使得编写高效的程序更加容易。
    另外，Numpy还可以支持编写更多的新功能，比如进行复杂科学计算，进行大规模并行计算，进行动态数据探索等等。此外，Numpy还可以比较容易地与其他一些软件如Matlab或R进行交互，从而使得科学与工程数据分析任务变得更容易。
    总之，Numpy的向量化性能比for循环快，是因为他可以利用vectorizedoperations及magicfunctions把for循环替换为表达式，并且可以支持复杂科学计算与大规模并行计算。同时，Numpy还可以比较容易与其他软件的交互，从而提供了更高效的编程环境。