В чем особенности работы с большими матрицами в Python?

Некоторые особенности работы с большими матрицами в Python:

• Использование библиотеки NumPy. kedu.ru javarush.com Она предлагает оптимизированные методы для манипулирования большими массивами данных. kedu.ru NumPy обрабатывает большие матрицы быстрее, чем стандартные списки Python. kedu.ru javarush.com
• Возможность работы с матрицами любой размерности. habr.com Основная структура данных NumPy называется n-мерным массивом. habr.com
• Арифметические операции над матрицами разных размеров. python-scripts.com Они возможны, если размерность одной из матриц равна единице (например, в матрице только один столбец или один ряд). habr.com python-scripts.com
• Транспонирование и изменение формы матриц. habr.com python-scripts.com Например, транспонирование часто необходимо, когда нужно взять скалярное произведение двух матриц и для этого привести их к общей размерности. habr.com
• Работа с матрицами, которые больше оперативной памяти. stackoverflow.com В таком случае можно использовать, например, эффективное матричное представление или изменить алгоритм для работы с подматрицами (считывать с диска только те блоки матрицы, которые в данный момент используются в вычислениях). stackoverflow.com