NumPy: Eine Hassliebe zu Pythons Array-Bibliothek

Dieser Artikel beleuchtet die Schwachstellen von NumPy, der beliebten Python-Bibliothek für Array-Berechnungen, im Umgang mit mehrdimensionalen Arrays. Während NumPy bei niedrigdimensionalen Arrays einfach und effizient ist, werden seine Broadcasting-Mechanismen und Indexierung bei komplexeren mehrdimensionalen Operationen unglaublich kompliziert und schwer verständlich. Der Autor argumentiert, dass das Kernproblem von NumPy darin liegt, dass Broadcasting Indizes ersetzt und dadurch die Ausdrucksfähigkeit einschränkt. Der Artikel zeigt anhand mehrerer Beispiele die Schwierigkeiten von NumPy bei komplexen Array-Berechnungen und vergleicht die Vor- und Nachteile der Verwendung von Schleifen und np.einsum. Abschließend drückt der Autor seine Frustration über NumPy und den Wunsch nach einer benutzerfreundlicheren Array-Sprache aus.