---
title: NumPy
seo:
  title: NumPy — Data Scientist
  description: Тема «NumPy» для собеседования Data Scientist. Как можно ускорить процесс последовательного добавления большого количества объектов к списку в Python с использованием библиотеки NumPy?
---

[Все темы Data Scientist](/data-scientist)

## <strong>Как можно ускорить процесс последовательного добавления большого количества объектов к списку в Python с использованием библиотеки NumPy?</strong> [#q-14bee738d69b8178a1b8cd0cc242d77b]

Повторные вызовы numpy.append() обычно не ускоряют накопление&#58; каждый создаёт новый массив и копирует данные. Если размер известен, заранее выделите массив через numpy.empty() и заполняйте его. Если размер неизвестен, накапливайте элементы в списке Python и один раз преобразуйте его через numpy.array().

:::note[Ссылки для изучения]

1. [Библиотека NumPy](https://mipt-stats.gitlab.io/courses/python/05_numpy.html)
   :::