numpy数组不等式的执行时间

在下面得到两个截然不同的执行时间

import numpy as np
import time

array = np.arange(0, 750000)
param = 20000

t1 = time.time()
for _ in range(param):
  array <= 120
print(round(time.time() - t1), _)
# 9 19999

t2 = time.time()
for _ in range(param):
  array - 120 <= 0
print(round(time.time() - t2), _)
# 19 19999

期望这两种方法的执行时间相似。

这种差异背后的基本原理是什么?在第二种方法中,numpy是否将120内部转换为数组?

代码优化还需要注意哪些类似的瓶颈?很高兴阅读相关文档。谢谢!