NumPy

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Casi todos los científicos que trabajan en Python recurren a la potencia de NumPy.
NumPy aporta la potencia de cálculo de lenguajes como C y Fortran a Python, un lenguaje mucho más fácil de aprender y utilizar. Con esta potencia viene la sencillez: una solución en NumPy suele ser clara y elegante.
La API de NumPy es el punto de partida cuando se escriben librerías para explotar hardware innovador, crear tipos de arreglos especializadas o añadir capacidades más allá de lo que NumPy proporciona.
NumPy es el núcleo de un rico ecosistema de librerías de ciencia de datos. Un flujo de trabajo exploratorio típico de ciencia de datos podría verse así:
Para grandes volúmenes de datos, Dask y Ray están diseñados para escalarse. Las implementaciones estables se basan en el versionado de datos (DVC), rastreo de experimentos (MLFlow), y automatización del flujo de trabajo (Airflow, Dagster y Prefect).
Source: Google AI Blog
NumPy constituye la base de potentes librerías de aprendizaje automático como scikit-learn y SciPy. A medida que crece el aprendizaje automático, también lo hace la lista de librerías basadas en NumPy. Las capacidades de aprendizaje profundo de TensorFlow tienen amplias aplicaciones— entre ellas el reconocimiento de voz e imágenes, las aplicaciones basadas en texto, el análisis de series de tiempo y la detección de vídeo. PyTorch, otra librería de aprendizaje profundo, es popular entre los investigadores de visión artificial y procesamiento del lenguaje natural.
Las técnicas estadísticas denominadas métodos ensemble, como binning, bagging, stacking y boosting, se encuentran entre los algoritmos de ML implementados por herramientas como XGBoost, LightGBM y CatBoost — uno de los motores de inferencia más rápidos. Yellowbrick y Eli5 ofrecen visualizaciones de aprendizaje automático.
NumPy es un componente esencial en el floreciente panorama de visualización de Python, que incluye Matplotlib, Seaborn, Plotly, Altair, Bokeh, Holoviz, Vispy, Napari, y PyVista, por nombrar algunos.
El procesamiento acelerado de arreglos de gran tamaño de NumPy permite a los investigadores visualizar conjuntos de datos mucho mayores a los que el Python nativo podría manejar.