В чем особенности работы с большими матрицами в Python?

Некоторые особенности работы с большими матрицами в Python:

• Использование библиотеки NumPy. 45 Она предлагает оптимизированные методы для манипулирования большими массивами данных. 4 NumPy обрабатывает большие матрицы быстрее, чем стандартные списки Python. 45
• Возможность работы с матрицами любой размерности. 1 Основная структура данных NumPy называется n-мерным массивом. 1
• Арифметические операции над матрицами разных размеров. 3 Они возможны, если размерность одной из матриц равна единице (например, в матрице только один столбец или один ряд). 13
• Транспонирование и изменение формы матриц. 13 Например, транспонирование часто необходимо, когда нужно взять скалярное произведение двух матриц и для этого привести их к общей размерности. 1
• Работа с матрицами, которые больше оперативной памяти. 2 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). 2