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

Что проверяют

Понимаете ли вы, откуда у NumPy берётся скорость и чем за неё приходится платить. Следом обычно просят объяснить, почему цикл по массиву NumPy бывает медленнее цикла по списку, или найти узкое место в чужом коде.

Как отвечать

Объясните устройство. ndarray хранит элементы одного dtype в непрерывном блоке памяти, а операции над ним выполняются в скомпилированном коде без интерпретатора на каждом элементе. Список Python хранит указатели на отдельные объекты, и каждое число тянет за собой заголовок объекта. Отсюда два выигрыша: память (float64 занимает 8 байт на элемент против указателя плюс объекта в списке) и скорость векторных операций, на больших массивах разница измеряется порядками.

NumPy выбирают, когда:

• данные числовые и однородные: признаки, матрицы, сигналы, изображения;
• операция векторизуется: арифметика над массивами, broadcasting, агрегаты вроде sum и mean по осям, маски вместо if в цикле;
• нужна линейная алгебра: @, np.linalg, которые опираются на BLAS и LAPACK;
• данные дальше идут в библиотеки: pandas, scikit-learn, PyTorch (torch.from_numpy не копирует память).

Стандартные структуры лучше, когда:

• данных мало: создание массива и вызов функции NumPy на паре элементов дороже обычного Python;
• коллекция растёт по одному элементу: list.append дешёвый, а np.append каждый раз копирует массив целиком;
• нужен поиск по ключу или проверка вхождения: dict и set дают в среднем O(1);
• данные разнородные или вложенные: JSON, записи разной длины, строки. Для таблиц со смешанными типами берут pandas или Polars.

Где спотыкаются

Собирают массив через np.append в цикле. Это квадратичная сложность, правильно копить в список и один раз вызвать np.array.

Считают np.vectorize векторизацией. Документация прямо говорит, что это удобная обёртка над циклом, скорости она не даёт.

Не знают про тихие ловушки. Целочисленный массив переполняется без ошибки, в отличие от числа Python. А срез возвращает представление, и правка среза меняет исходный массив.