Некоторые преимущества использования специализированных типов данных в Python для работы с массивами:

• Повышение производительности. 1 Специализированные типы данных, например массивы NumPy, оптимизированы для работы с большими объёмами числовых данных. 15 Они хранят информацию в компактной и однородной структуре, что способствует лучшему использованию памяти и ускоряет доступ к элементам. 1
• Эффективность для определённых задач. 2 Некоторые типы специализированных данных специально оптимизированы для выполнения конкретных операций, таких как быстрый поиск или эффективное добавление и удаление данных. 2
• Сокращение времени разработки. 1 Например, NumPy автоматически оптимизирует циклы, что позволяет работать с информацией быстрее, эффективно используя память и ресурсы. 1
• Работа со структурированными данными. 5 Для работы со структурированными данными, включающими смешанные типы (например, строки, даты, числа), можно применить Pandas DataFrame. 5
• Поддержка машинного обучения. 5 Tensors, которые являются важными типами данных в главных фреймворках машинного обучения, таких как TensorFlow и PyTorch, также могут использоваться для работы с массивами. 5