В каких ситуациях лучше использовать numpy, а в каких стандартные структуры данных Python?

Использование numpy или стандартных структур данных Python зависит от задачи и требований к производительности:

• Когда лучше использовать numpy:

  • При работе с большими массивами числовых данных.
  • Для выполнения векторизованных операций и математических вычислений (линейная алгебра, статистика).
  • Когда важна высокая производительность и оптимизация памяти.
  • Для интеграции с библиотеками машинного обучения и научными вычислениями.

• Когда лучше использовать стандартные структуры Python (списки, словари и т.д.):

  • Для небольших или разнородных данных.
  • Когда данные не числовые или не требуют сложных математических операций.
  • Для простых сценариев, где важна гибкость и удобство.

Пример:

import numpy as np

# numpy для числовых массивов
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr * 2)  # Векторизованная операция

# стандартный список для разнородных данных
lst = [1, 'two', 3.0, True]
print(lst)