非常基本的问题。 Numpy 比 list 更快，而且比 list 做得更多。
我可以创建一个类似的列表
A = [1,2,3,4]
我也可以用 NumPy 做类似的事情。
B = np.array([1,2,3,4])
如果 NumPy 可以完成 list 可以做的所有事情，那么使用 list 有什么特别的理由吗？
【问题讨论】：
B 时使用了一个列表。 B=np.array(A) 是等价的。而np.array(...) 的电话也不是小事。这需要时间;当A 很大时更多。
列表在追加和删除项目时通常更有能力。列表也没有类型，而 numpy 数组是。您可以将任何对象添加到列表中，但只能将某种类型的值添加到 numpy 数组中。
Numpy 数组针对数值矩阵计算进行了优化。它们服务于不同的目的。如果您希望简单地对类矢量对象进行数学运算，那么 numpy 是您的最佳选择。如果您需要存储不同类型和数量的信息，列表会更好，而且在许多情况下效率更高。
【讨论】：
如果您想将各种数据类型放入数据容器中，那么您应该使用列表。数组可以存储一种类型的数据。并且数组通常适用于算术运算。尽管您可以使用 list 进行算术计算，但数组对于这些任务来说对程序员非常友好。例如：
如果你有一个数字列表并且你想做一些基本的数学运算：
x=[2,4,6,8,10]
print(x/2)
这将引发错误，例如“不支持列表的操作数”
对数组执行此操作将成功输出预期的输出。
【讨论】：