2319. 判断矩阵是否是一个 X 矩阵

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如果一个正方形矩阵满足下述 全部 条件，则称之为一个 X 矩阵 ：矩阵对角线上的所有元素都 不是 0，矩阵中所有其他元素都是 0。
给你一个大小为 n x n 的二维整数数组 grid ，表示一个正方形矩阵。如果 grid 是一个 X 矩阵 ，返回 true ；否则，返回 false 。
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/check-if-matrix-is-x-matrix
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题干中的grid是嵌套的列表，第一时间就想到了把这个列表转成np.array()然后再通过矩阵相关的方法去处理，用时150ms，然后在评论区发现有人用Java答题的思路跟我一样，但是他只需要1ms甚至0ms。
找耗时长的过程中发现，虽然我把列表转换成了np.array，但是这种转换并没有带来任何方便，然后我就直接在原始列表上操作数据，时间从150ms降到了70-80ms，但这与1ms仍差距甚远，
然后发现虽然我去掉了np.array的转换操作。。。但是import np的语句我没删掉。。去掉引包语句之后时间降到了30ms。。。引包的耗时还是挺长的。。。
可是可是可是，为什么相同的解题思路python要30ms，Java只要1ms甚至0ms呢？
还有更奇怪的，下面最后一个，也就是第四个代码块的实现方式理论上遍历的次数要比代码块3要少。但是代码块3只要30ms，而代码块4要将近70？？因为测试用例中True的情况比较多？False的情况比较少?
为啥Java比python快那么多？为啥硬遍历比计算diff还要快？？我不理解。

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import numpy as np
class Solution(object):
    def checkXMatrix(self, grid):
        """
        :type grid: List[List[int]]
        :rtype: bool
        """
		matrix = np.array(grid)        
        shape = matrix.shape[0]
        for i in range(shape):
            diff = shape - i - 1
            if matrix[i,i] == 0 or matrix[i,diff] == 0:
                return False
            for j in range(shape):
                if j != i and j != diff:
                    if matrix[i,j] != 0:
                        return False
        return True    
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import numpy as np
class Solution(object):
    def checkXMatrix(self, grid):
        """
        :type grid: List[List[int]]
        :rtype: bool
        """
        matrix = np.array(grid)        
        shape = matrix.shape[0]
        for i in range(shape):
            for j in range(shape):
                if i == j or ((i + j) == (shape - 1) ):
                    if matrix[i,j] == 0:
                        return False
                else:
                    if matrix[i,j] != 0:
                        return False
        print(matrix)
        return True
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class Solution(object):
    def checkXMatrix(self, grid):
        """
        :type grid: List[List[int]]
        :rtype: bool
        """  
        shape = len(grid)
        for i in range(shape):
            for j in range(shape):
                if i == j or ((i + j) == (shape - 1) ):
                    if grid[i][j] == 0:
                        return False
                else:
                    if grid[i][j] != 0:
                        return False
        return True
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class Solution(object):
    def checkXMatrix(self, grid):
        """
        :type grid: List[List[int]]
        :rtype: bool
        """  
        shape = len(grid)
        for i in range(shape):
            diff = shape - i - 1
            if grid[i][i] == 0 or grid[i][diff] == 0:
                return False
            for j in range(shape):
                if j != i and j != diff:
                    if grid[i][j] != 0:
                        return False
        return True