Какие существуют подходы к оптимизации вычислений на языке Python для научных задач?

Некоторые подходы к оптимизации вычислений на языке Python для научных задач:

• Использование библиотеки NumPy. 1 Она предоставляет эффективные функции для математических операций над массивами и матрицами. 1 Это обеспечивает высокую производительность при численных вычислениях и упрощает работу с большими объёмами данных. 1
• Применение библиотеки SciPy. 1 Она предоставляет различные алгоритмы и методы для решения сложных научно-технических задач, что позволяет эффективно решать дифференциальные уравнения и оптимизировать функции. 1
• Использование библиотек Pandas и Matplotlib. 1 Pandas предоставляет инструменты для удобной работы с данными, включая сортировку, фильтрацию и группировку. 1 Matplotlib позволяет создавать разнообразные графики и диаграммы для наглядного представления результатов и выводов. 1
• Применение линейного программирования. 2 Это набор методов, используемых в математическом программировании, которые применяются для решения систем линейных уравнений и неравенств. 2
• Использование многопроцессорной библиотеки. 4 Это позволяет ускорить процесс. 4

Также для оптимизации программы на Python рекомендуют следовать таким правилам, как оптимизация только явно критических участков кода и использование встроенных операций. 3