Seit Februar werden wir in den Medien mit Diagrammen und Grafiken zur Ausbreitung des Coronavirus überschüttet. Die Daten kommen aus frei zugänglichen Quellen und sind für jeden nutzbar. Doch wie wird aus den Quelldaten ein Datensatz, mit dem beispielsweise ein Dashboard erstellt werden kann? Mit Python und Modulen wie pandas ist das keine Zauberei.

Für viele Verfahren im Bereich Datenanalyse und Machine Learning werden mehrdimensionale Arrays benötigt. Da oft mit großen Datenmengen gearbeitet wird, ist es, neben anderen Optimierungen, wünschenswert, eine Arrayimplementierung zu verwenden, die auf hohe Performance und geringen Speicherverbrauch optimiert ist. Viele Frameworks setzen deshalb auf ndarrays von NumPy oder eigene Implementierungen, statt die Standard-Listen- oder Arrayimplementierungen von Python zu verwenden.