要通过array()加速大规模计算，可以考虑以下几点：
使用并行计算：将大规模计算任务分解成多个小任务，并行计算可以加速计算过程。可以使用多线程或多进程来实现并行计算。
使用numpy库：numpy是一个高性能的数学库，可以加速数组计算。使用numpy提供的广播功能和矢量化操作可以减少计算时间。
使用Cython或numba库：Cython和numba都可以将Python代码编译成C或C++代码，并通过调用底层的高效C库来加速计算。
使用GPU加速：使用GPU可以加速大规模计算任务。可以使用CUDA或OpenCL来编写并行计算代码，或使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来加速计算。
使用优化算法：选择合适的算法和数据结构可以减少计算时间。例如，使用快速排序代替冒泡排序可以加速排序操作。
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