python中的list是python的內建資料類型，list中的資料類別不必相同的，而array的中的類型必須全部相同。在list中的數據類型保存的是數據的存放的地址，簡單的說就是指針，並非數據，這樣保存一個list就太麻煩了，例如list1=[1,2,3,'a']需要4個指針和四個數據，增加了存儲和消耗cpu。 numpy中封裝的array有很強大的功能，裡面存放的都是相同的資料類型
#python本身並沒有陣列類型，但他的Numpy庫中有數組類型。 推薦學習：Python影片教學）
二者都可以用來處理多維數組。
Numpy中的ndarray物件用於處理多維數組，它作為一個快速而靈活的大數據容器。 Python列表可以儲存一維數組，透過列表的巢狀可以實現多維數組。
2儲存效率和輸入輸出效能不同。
Numpy專門針對數組的操作和運算進行了設計，存儲效率和輸入輸出性能遠優於Python中的嵌套列表，數組越大，Numpy的優勢就越明顯。
3元素資料型態。
通常，Numpy數組中的所有元素的類型都必須相同的，而Python列表中的元素類型是任意的，所以在通用性能方面Numpy數組不及Python列表，但在科學計算中，可以省掉很多循環語句，程式碼使用方面比Python列表簡單的多。
array的建立
Numpy陣列建立時，參數既可以是list，也可以是元組。例如：
>>> a=np.array((1,2,3))#参数是tuple >>> b=np.array([6,7,8])#参数是list >>> c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#参数是二维list
除此之外，還可以使用numpy提供的其他方法建立數組，例如：
>>> arr1=np.arange(1,10,1) >>> arr2=np.linspace(1,10,10)
np.arange(a,b,c)表示產生從a-b不包含b，間隔為c的一個array，資料型別預設是int32。但是linspace(a,b,c)表示的是把a-b平均分成c分，它就包含b。
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