NumPy считается более быстрой библиотекой для научных вычислений, чем чистый Python, по нескольким причинам: 14

• Эффективное использование памяти. 4 Массивы NumPy статически типизированы и плотно упакованы в памяти, что использует гораздо меньше ресурсов, чем списки Python. 4
• Поддержка векторизованных операций. 4 Это позволяет выполнять операции над всеми элементами массива одновременно, без необходимости писать циклы, что ускоряет обработку данных. 4
• Использование оптимизированного кода и методов векторизации. 3 NumPy использует оптимизированный код на языке C и методы векторизации для эффективного выполнения математических операций над большими массивами данных. 3 В то время как встроенные математические функции Python предназначены для работы со скалярными значениями и не оптимизированы для больших наборов данных. 3

Кроме того, пакет NumPy разбивает задачу на несколько фрагментов, а затем обрабатывает все фрагменты параллельно. 5