Некоторые преимущества использования NumPy перед Torch для работы с числовыми данными:

• Универсальность. 1 NumPy поддерживает широкий спектр математических, логических операций, манипуляций с формой, сортировки, выбора, ввода и вывода, а также базовые операции линейной алгебры. 1
• Простота использования. 1 NumPy предоставляет интуитивно понятный синтаксис, который расширяет возможности Python по работе с массивами и матрицами. 1
• Поддержка сообщества. 1 Большое и активное сообщество NumPy предлагает обширную документацию, учебные материалы и поддержку для устранения проблем, а также непрерывные обновления и улучшения. 1
• Интеграция с другими библиотеками. 1 NumPy легко интегрируется с другими библиотеками научного стека Python, такими как SciPy, Matplotlib и Pandas, что облегчает оптимизированный рабочий процесс для задач науки о данных и анализа. 1

Некоторые преимущества Torch:

• Поддержка графического процессора. 2 PyTorch можно интегрировать с графическими процессорами с поддержкой CUDA для ускорения вычислений. 2
• Динамический вычислительный граф. 2 PyTorch поддерживает графики динамических вычислений, в которых график может быть изменён во время выполнения. 2
• Производительность. 2 PyTorch поддерживает эффективное ускорение графического процессора для задач глубокого обучения. 2

Таким образом, выбор между NumPy и Torch зависит от конкретных потребностей. 3 Если нужно работать с манипуляциями и анализом данных без глубокого погружения в машинное обучение, то лучше использовать NumPy. 3 Если же цель — разработка сложных нейронных сетей или глубокое обучение, то лучше выбрать Torch. 3