Почему numpy считается более быстрой библиотекой для научных вычислений, чем чистый Python?

NumPy считается более быстрой библиотекой для научных вычислений, чем чистый Python, по нескольким причинам: dzen.ru sky.pro

• Эффективное использование памяти. sky.pro Массивы NumPy статически типизированы и плотно упакованы в памяти, что использует гораздо меньше ресурсов, чем списки Python. sky.pro
• Поддержка векторизованных операций. sky.pro Это позволяет выполнять операции над всеми элементами массива одновременно, без необходимости писать циклы, что ускоряет обработку данных. sky.pro
• Использование оптимизированного кода и методов векторизации. pythonhint.com NumPy использует оптимизированный код на языке C и методы векторизации для эффективного выполнения математических операций над большими массивами данных. pythonhint.com В то время как встроенные математические функции Python предназначены для работы со скалярными значениями и не оптимизированы для больших наборов данных. pythonhint.com

Кроме того, пакет NumPy разбивает задачу на несколько фрагментов, а затем обрабатывает все фрагменты параллельно. www.geeksforgeeks.org