Почему научные вычисления не пишут на Python

Python действительно медленнее компилируемых языков (C, Fortran), но для научных вычислений это часто не критично. Основные причины использования Python:

1. Библиотеки на C/Fortran: NumPy, SciPy, Pandas используют оптимизированные низкоуровневые библиотеки (BLAS, LAPACK). Пример:

import numpy as np
a = np.random.rand(1000, 1000)  # Массив создан на C
b = a @ a.T  # Умножение через BLAS

2. Производительность разработки: Python проще для прототипирования и визуализации (Matplotlib).

3. Гибкость: Легко комбинировать с другими языками (Cython, Numba для ускорения).

Где не подходит:

• Высокопроизводительные расчеты (HPC)
• Ресурсоемкие симуляции
• Встроенные системы с ограничениями

Для таких случаев используют связку Python (интерфейс) + C/Fortran (вычисления).