No contexto de Ciência de Dados, Inteligência Artificial e Computação Científica, é muito comum trabalhar com grandes volumes de dados numéricos, como vetores, matrizes e operações matemáticas complexas. Embora o Python possua estruturas nativas como listas (list), o ecossistema científico frequentemente utiliza bibliotecas especializadas, como o NumPy, que foram projetadas para oferecer maior eficiência em operações numéricas. Essa escolha impacta diretamente o desempenho de algoritmos, especialmente em aplicações que exigem alto poder computacional, como treinamento de modelos de machine learning. Por que o ecossistema científico do Python prefere o uso de bibliotecas como NumPy em vez de listas nativas? Grupo de escolhas da pergunta Porque listas são limitadas a variáveis do tipo String. Porque listas de Python são lentas e para IA é necessária "velocidade industrial". Porque listas não podem ser visualizadas com o Matplotlib. Porque listas não aceitam números decimais (float).