Python的列表是高效的通用容器。它们支持(相当)有效的插入,删除,追加和连接,Python的列表推导使它们易于构造和操作。
它们有一定的局限性:它们不支持像素化加法和乘法等“向量化”操作,并且它们可以包含不同类型的对象这一事实意味着Python必须存储每个元素的类型信息,并且必须执行类型调度代码在对每个元素进行操作时。
NumPy不仅效率更高; 它也更方便。你可以免费获得大量的向量和矩阵运算,这有时可以避免不必要的工作。它们也得到有效实施。
NumPy数组更快,你可以使用NumPy,FFT,卷积,快速搜索,基本统计,线性代数,直方图等内置。
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