为什么迭代一长串列表比迭代一长串短列表要快？

Question

为什么Python中对于长列表的短列表进行双重循环比在长列表中的相同操作更快？

考虑以下示例：

from datetime import datetime as dt

def long_short(n):
    """Iterate through n long list of 10 long lists"""
    x = [["inner"]*10]*n

    start = dt.now()
    counter = 0
    for i in x:
        for j in i:
            counter += 1

    return (dt.now() - start).microseconds/1000

def short_long(n):
    """Iterate through 10 long list of n long lists"""
    x = [["inner"]*n]*10

    start = dt.now()
    counter = 0
    for i in x:
        for j in i:
            counter += 1

    return (dt.now() - start).microseconds/1000

x, y1, y2 = [], [], []
for i, n in enumerate(range(1000, 1000000, 10000)):
    x.append(n)
    y1.append(long_short(n))
    y2.append(short_long(n))
    print n,

plt.figure()
ax1 = plt.plot(x, y1, c="b", label="Long list of short lists")
ax2 = plt.plot(x, y2, c="g", label="Short list of long lists")
plt.xlabel("n", fontsize=16)
plt.ylabel("Time (ms)", fontsize=16)
plt.legend(loc=2, fontsize=14)
plt.show()

这将产生数字：

我知道这是一个极端的例子，因为很少需要循环遍历这么大的嵌套列表，但是我再次想象矩阵操作需要通过{{1}上的双循环来访问每个元素}和range(N)，对于这种情况，这个结果表明应该将最短循环保持为外循环。

修改

我最初在标题和上面的书面文字中切换了结果。我更新了标题和文字以纠正这个问题。此错误导致代码和图形保持不变！

发布重复更新：

正如原始问题the accepted answer中指出的那样，性能差异的原因很简单，当在一个短列表中进行双循环时，创建了一个内部for循环时间而不是相反的情况。