В библиотеке Apache Airflow, используемой для планирования и управления вычислительными процессами, и во фреймворке Astronomer, который предоставляет возможность управления Airflow в облаке, при работе с данными часто используется библиотека NumPy для обработки массивов. NumPy предоставляет более эффективные и мощные инструменты для работы с многомерными массивами данных, чем обычные списки в Python.
При работе с данными часто возникает необходимость преобразования списка (List) в многомерный массив (ndarray) для выполнения различных операций, таких как матричные вычисления, агрегация данных и применение функций к массивам данных. NumPy обладает оптимизированными алгоритмами для работы с массивами, что делает его предпочтительным выбором при обработке больших объемов данных.
Поэтому, когда Airflow или Astronomer преобразуют список в ndarray, это позволяет использовать более эффективные методы обработки данных, что может ускорить выполнение вычислений и улучшить производительность при работе с данными в рамках планирования и управления вычислительными процессами.