Библиотека NumPy может значительно повысить производительность программ на Python, особенно при работе с большими объёмами данных. 1

Несколько причин, как NumPy влияет на скорость выполнения кода:

• Использование векторизованных операций. 12 Они выполняются сразу над массивами данных, а не поэлементно. 1 Это обеспечивает значительное увеличение производительности. 1
• Эффективное использование памяти. 1 NumPy использует структуры данных, которые занимают меньше памяти и позволяют выполнять операции быстрее. 1
• Интеграция кода других языков программирования. 35 Большая часть библиотек NumPy написана на C и C++, которые отличаются высокой скоростью выполнения. 15
• Параллельная обработка. 3 NumPy разбивает задачу на несколько фрагментов и обрабатывает их параллельно. 3

Однако стоит учитывать, что оптимальность любого подхода зависит от конкретного случая. 1