Некоторые преимущества использования NumPy для работы с целочисленными данными:

• Высокая производительность. 23 Библиотека помогает проводить математические операции над большими или многомерными числовыми данными. 2
• Поддержка множества типов данных. 2 NumPy поддерживает различные типы, от однобайтовых целых чисел до 128-битных комплексных чисел. 2
• Интеграция с другими библиотеками. 1 NumPy хорошо сочетается с популярными библиотеками для научных вычислений, такими как SciPy, pandas и matplotlib. 1

Некоторые недостатки использования NumPy для работы с целочисленными данными:

• Ограничения типов данных. 1 Массивы NumPy могут содержать только элементы одного типа. 1
• Фиксированные размеры массивов. 1 Если нужно добавить или удалить элементы из массива, необходимо создать новый массив или использовать специальные функции для изменения размеров. 1
• Отсутствие проверки типов. 1 NumPy не выполняет строгую проверку типов данных, что может привести к ошибкам или неожиданному поведению. 1
• Потребление памяти. 1 Массивы NumPy могут потреблять большой объём памяти, особенно для больших данных. 1
• Ограниченная поддержка многопоточности. 1 Библиотека не предоставляет встроенных инструментов для параллельных вычислений или многопоточности. 1
• Индексация начинается с 0. 1 Это может привести к путанице, особенно у новичков, если они привыкли к индексации, начинающейся с 1. 1
• Относительно низкая производительность для определённых операций. 1 Некоторые операции могут быть неоптимальными и медленными по сравнению с более специализированными библиотеками. 1