Основное преимущество массивов NumPy перед списками Python заключается в том, что NumPy использует более оптимизированную память и имеет более эффективные методы работы с массивами (из-за реализации на C), что делает его подходящим выбором для работы с большими объемами данных и научных вычислений.

Например, с NumPy вы можете выполнять бродкастинг (broadcasting), матричные операции и другие векторизованные вычисления с более высокой производительностью, чем при использовании вложенных списков.

Некоторые из основных преимуществ NumPy:

Более оптимальное использование памяти, что позволяет NumPy работать быстрее с большим объемом данных
Встроенные методы для выполнения арифметических операций, таких как сумма и произведение, которые могут работать сразу над всеми элементами массивов.
Возможность выполнять матричные операции и другие векторизованные вычисления.
Простой синтаксис для выполнения операций над массивами.
Возможность конвертировать массивы NumPy в другие формы данных, такие как списки Python или таблицы Pandas.

Ещё NumPy для векторных операций использует все доступные ядра CPU (не обращаясь к медленному multiprocessing), а также в некоторых случаях может обходить GIL для своих нужд.

Eсли вы работаете с массивами данных, над которыми нужно выполнять научные вычисления, то использование NumPy будет более предпочтительным вариантом, чем использование списков Python.

Когда numpy массивы лучше обычного списка