---
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c157
title: 'Numpy: Алгебра і розміри об''єктів'
challengeType: 11
videoId: XAT97YLOKD8
bilibiliIds:
  aid: 250621433
  bvid: BV1hv41137uM
  cid: 409013128
dashedName: numpy-algebra-and-size
---

# --description--

*Замість використаного у відеоматеріалі notebooks.ai можна користуватись блокнотом Google Colab.*

Додаткові ресурси:

-   [Блокноти на GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
-   [Як відкрити блокноти з GitHub використовуючи Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)

# --question--

## --text--

Яким є співвідношення поміж розмірами об'єктів (як от масивів чи інших типів даних) у пам'яті звичайної бібліотеки Python та бібліотеці NumPy? Враховуючи це, якими є наслідки для виконання програми?

## --answers--

Стандартні об'єкти Python займають значно більше пам'яті ніж об'єкти NumPy; порівняльні операції поміж Python та NumPy об'єктами виконуються приблизно в один і той же час.

---

Об'єкти NumPy займають значно більше пам'яті ніж стандартні об'єкти Python; операції із NumPy об'єктами виконуються дуже швидко у порівнянні із стандартними об'єктами Python.

---

Об'єкти NumPy займають значно менше пам'яті ніж стандартні об'єкти Python; операції із стандартними об'єктами Python виконуються дуже швидко у порівнянні із NumPy об'єктами.

---

Стандартні об'єкти Python займають більше пам'яті ніж об'єкти NumPy; операції із об'єктами NumPy виконуються дуже швидко у порівнянні із стандартними об'єктами Python.

## --video-solution--

4

