Несколько способов оптимизации вычислений на массивах данных в Python:

• Использование векторизованных операций. 1 Библиотека NumPy позволяет выполнять векторизованные операции, которые выполняются быстрее, чем операции в цикле. 1
• Генераторы списков. 1 Это более эффективный способ создания списков, поскольку он позволяет избежать создания временных объектов при каждой итерации цикла. 1
• Эффективные алгоритмы сортировки и поиска. 1 В зависимости от характеристик данных можно использовать специализированные библиотеки, такие как NumPy, pandas или scipy. 1
• Кэширование. 15 Позволяет сохранять результаты вычислений и избегать повторных вычислений. 1
• Использование модуля cProfile. 1 Он позволяет профилировать код и выявлять узкие места в его выполнении, что помогает оптимизировать работу программы. 1
• Оптимизация ввода-вывода. 1 При работе с большими объёмами данных ввод-вывод может стать узким местом. 1 Для оптимизации можно использовать специальные библиотеки, такие как pandas или Dask. 1
• JIT-компиляция с помощью библиотеки Numba. 1 Она позволяет компилировать Python-код в машинный код на лету, что значительно повышает скорость выполнения операций. 1

Выбор способа оптимизации зависит от конкретных данных и задач приложения. 4