列表（list）是python的内置数据类型，列表中元素的数据类型不必相同的。python本身并没有数组(array)类型，但是它的Numpy库中有数组(array)类型。而数组(array)中的元素数据类型必须全部相同。
在列表（list）中保存的是数据的存放的地址，简单的说就是指针，并非数据，这样保存一个list就太麻烦了，例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据，增加了存储开销和降低了访问效率。
1. 二者都可以用于处理多维数组
Numpy中的ndarray对象处理多维数组是很自然的。而列表的嵌套可以实现多维数组。
2. 存储效率和输入输出性能不同
Numpy专门针对数组的操作和运算进行了设计，存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表，数组越大，Numpy的优势就越明显。
3. 元素数据类型
通常，Numpy数组中的所有元素的类型都必须相同的，而Python列表中的元素类型是任意的，所以在通用性能方面Numpy数组不及Python列表，但在科学计算中，可以省掉很多循环语句，代码使用方面比Python列表简单的多。
接下来看一个list的例子
class Student:
def __init__(self,name,age):
= name
= age
def __str__(self):
return +":"+str()
allElement = []
("aaa")
(0,"bbb")
(123)
(Student("zs",18))
del allElement[0]
("aaa")
poped_Element = (0)
print(poped_Element)
print(allElement[0])列表有关顺序的一个例子
motorcycles = ["honda","yamaha","suzuki","ducati"]
print("原始顺序",motorcycles)
()
#print(sorted(motorcycles)) #临时顺序
print("排序后顺序",motorcycles)
()
print("翻转后顺序",motorcycles)4. array的创建
Numpy数组创建时，参数既可以是列表list，也可以是元组tuple。例如：
a=((1,2,3)) #参数是tuple
b=([6,7,8]) #参数是list
c=([[1,2,3],[4,5,6]]) #参数是二维list除此之外，还可以使用numpy提供的其他方法创建一个数组，例如：
arr1=(1,10,1)
arr2=(1,10,10)(a,b,c)表示产生从a到b不包括b，间隔为c的一个array，数据类型默认是int32。但是linspace(a,b,c)表示的是把a-b平均分成c分，它包括b。