En esta clase pude ver la diferencia entre trabajar con listas en Python y con arrays de NumPy. Aunque las listas permiten almacenar distintos tipos de datos, los arrays de NumPy son mucho más eficientes porque trabajan con datos homogéneos y están optimizados para cálculos numéricos. También noté que el código es más sencillo y legible al usar arrays, y que se integran fácilmente con otras bibliotecas como Pandas y Matplotlib. La comparación de rendimiento fue muy reveladora: elevar al cuadrado un millón de elementos tomó mucho menos tiempo con NumPy que con listas, lo que demuestra su potencia para el análisis científico y de datos.
