NumPy считается ключевым инструментом для научных вычислений на Python, потому что предоставляет эффективные структуры данных и богатый набор функций для работы с ними. 1

Некоторые особенности библиотеки:

• Создание многомерных массивов. 1 Это даёт возможность эффективно хранить и оперировать большими объёмами данных, что важно для научных вычислений и обработки массивов числовых данных. 1
• Математические операции. 1 NumPy предоставляет множество математических функций для работы с массивами: тригонометрические, логарифмические, статистические и другие. 2
• Индексация и срезы. 1 Массивы NumPy поддерживают индексацию и срезы, что делает возможным выборку нужных элементов и работу с подмассивами. 1
• Работа с многомерными массивами. 1 Это делает NumPy мощным инструментом для линейной алгебры, обработки изображений, анализа данных и других задач. 1

Кроме того, NumPy хорошо интегрируется с другими популярными библиотеками для научных вычислений, такими как SciPy, pandas и matplotlib. 2