NumPy: Una relación de amor y odio con la biblioteca de arrays de Python
Este artículo profundiza en los puntos débiles del uso de NumPy, la popular biblioteca de computación de arrays de Python, al tratar con arrays multidimensionales. Si bien NumPy sobresale por su simplicidad y eficiencia para arrays de menor dimensión, su mecanismo de broadcasting y su indexación se vuelven increíblemente complejos y difíciles de entender al abordar operaciones multidimensionales más intrincadas. El autor argumenta que el problema principal de NumPy proviene de su mecanismo de broadcasting que reemplaza a los índices, lo que resulta en una expresividad limitada. El artículo utiliza múltiples ejemplos para destacar las dificultades de NumPy con los cálculos de arrays complejos, comparando las ventajas y desventajas de usar bucles y np.einsum, expresando finalmente frustración con NumPy y el deseo de un lenguaje de arrays más amigable para el usuario.