Buenas tardes compañero, los arreglos de NumPy son más adecuados para operaciones numéricas intensivas debido a que están optimizados en bajo nivel con código en C, lo que permite realizar cálculos matemáticos, estadísticos y de álgebra lineal de forma mucho más rápida que con listas tradicionales de Python. Son ideales para trabajar con grandes volúmenes de datos, realizar transformaciones vectorizadas y evitar bucles innecesarios. Para representar filas y columnas en matrices, NumPy utiliza arreglos bidimensionales (arrays 2D), donde cada fila y columna es accesible mediante índices, permitiendo manipular fácilmente estructuras matriciales como si fueran tablas o sistemas de ecuaciones.
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