NumPy — библиотека для научных вычислений, которая предоставляет мощный объект для работы с многомерными наборами и матрицами. 1 Она предоставляет богатый набор функций для выполнения математических, статистических и логических операций. 1

Некоторые особенности работы NumPy с многомерными массивами:

• Индексация. 1 Проводится для каждой оси, требуется указать строку и столбец. 1 Позволяет извлекать данные на основе их расположения в строках и столбцах. 1
• Срезы. 1 Позволяют извлекать подмассивы. 1 Синтаксис среза включает начальный и конечный индексы, а также шаг. 1
• Оптимизация и производительность. 1 Векторизация позволяет выполнять операции без циклов, что значительно ускоряет выполнение. 1
• Эффективное управление памятью. 1 Срезы не создают копий, а лишь создают представления данных, что помогает экономить память. 1

SciPy — библиотека, которая является расширением NumPy и предназначена для выполнения сложных инженерных, статистических и научных расчётов, а также для анализа данных и построения графиков. 2

Некоторые особенности работы SciPy с многомерными массивами:

• Широкий набор функций и инструментов. 3 Содержит множество подпакетов для конкретных задач, например преобразования Фурье. 3
• Выполнение сложных операций. 2 SciPy используется для выполнения сложных операций, например, расчёта алгебраических функций или различных числовых алгоритмов. 2
• Концепция массивов. 2 В SciPy концепция массивов более функциональна и не имеет ограничений на однородность. 2 То есть массивы SciPy могут быть как гомогенными, так и гетерогенными. 2
• Язык написания и скорость. 2 Библиотека NumPy написана на языке C и, как следствие, имеет более высокую скорость вычислений. 2 Библиотека SciPy написана на языке Python и поэтому имеет более низкую скорость выполнения, однако низкая скорость компенсируется предоставляемой функциональностью. 2