NumPy считается ускорителем научных вычислений благодаря следующим особенностям:

• Эффективное использование памяти. 2 Массивы NumPy статически типизированы и плотно упакованы в памяти, что означает, что они используют гораздо меньше памяти, чем списки Python. 2
• Поддержка векторизованных операций. 24 Это позволяет выполнять операции над всеми элементами массива одновременно, без необходимости писать циклы, что делает обработку данных гораздо быстрее. 2
• Встроенные функции для научных вычислений. 2 NumPy предлагает множество функций для выполнения научных вычислений, таких как линейная алгебра, статистические операции и многое другое. 2

Однако стоит учитывать, что сам NumPy изначально не поддерживает ускорение графического процессора, так как был разработан для работы на процессорах. 3