python列表和numpy陣列的區別：
numpy使用ndarray物件來處理多維陣列，該物件是乙個快速而靈活的大資料容器。使用python列表可以儲存一維陣列，通過列表的巢狀可以實現多維陣列，那麼為什麼還需要使用numpy呢？numpy是專門針對陣列的操作和運算進行了設計，所以陣列的儲存效率和輸入輸出效能遠優於python中的巢狀列表，陣列越大，numpy的優勢就越明顯。通常numpy陣列中的所有元素的型別都是相同的，而python列表中的元素型別是任意的，所以在通用效能方面numpy陣列不及python列表，但在科學計算中，可以省掉很多迴圈語句，**使用方面比python列表簡單的多。
numpy陣列和矩陣的區別：
1. numpy matrices必須是2維的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多維的（1d，2d，3d····nd）. matrix是array的乙個小的分支，包含於array。所以matrix 擁有array的所有特性。
2. 在numpy中matrix的主要優勢是：相對簡單的乘法運算符號。例如，a和b是兩個matrices，那麼a*b，就是矩陣積。
3. matrix 和 array 都可以通過objects後面加.t 得到其轉置。但是 matrix objects 還可以在後面加 .h f得到共軛矩陣, 加 .i 得到逆矩陣。
4. 相反的是在numpy裡面arrays遵從逐個元素的運算，所以array：c 和d的c*d運算相當於matlab裡面的c.*d運算。而矩陣相乘，則需要numpy裡面的dot命令 。
例如：
1** 運算子的作用也不一樣 ：因為a是個matrix，所以a**2返回的是a*a，相當於矩陣相乘。而c是array，c**2相當於，c中的元素逐個求平方。
2.問題就出來了，如果乙個程式裡面既有matrix 又有array，會讓人腦袋大。但是如果只用array，你不僅可以實現matrix所有的功能，還減少了程式設計和閱讀的麻煩。
3.當然你可以通過下面的兩條命令輕鬆的實現兩者之間的轉換：np.asmatrix和np.asarray
4.numpy 中的array與numpy中的matrix的最大的不同是，在做歸約運算時，array的維數會發生變化，但matrix總是保持為2維。例如下面求平均值的運算.
原文：
列表和陣列的使用區別
都可以根據索引來取其中的元素 列表中資料型別可以不同，陣列中資料型別相同列表不可以進行科 算，陣列可以 import numpy as np list 1,2,3,4 list是列表型別 a np.array 1 2,3 4 a是陣列型別 list和array都可以根據索引來操作 print lis...
集合和陣列的區別！
以下為jdk1.6中arraylist中的建構函式原始碼。public arraylist int initialcapacity constructs an empty list with an initial capacity of ten.public arraylist 可以看出在建立arr...
指標和陣列的區別
指標和陣列的區別 空間分配 指標是動態分配空間，通過malloc在堆上分配所需要的空間，分配的空間不一定連續，在使用完之後需要呼叫 free 來釋放分配空間。陣列是靜態分配空間，在全域性變數區或者棧上分配空間，分配的空間是連續的，區域性變數在生命週期結束後自動釋放，全域性變數在程式結束完自動釋放。訪...