NumPy（Numerical Python）和pandas（Python Data Analysis Library）都是Python中常用的数据处理库，它们在处理和分析数据时起到了关键的作用。
区别：
NumPy是Python科学计算的核心库之一，它提供了强大的多维数组对象（ndarray）和对数组进行高效操作的工具。
它的主要功能包括：
1. 多维数组操作：NumPy提供了ndarray对象，可以表示多维的数值数组。它支持基本的数学运算、逻辑运算、索引、切片等操作。
2. 快速数值算：NumPy的底层实现使用了C语言，所以在处理大模数据时效率高，远高于纯Python的实现。
3. 线性代数运算：Py提供了线性代数运算、傅叶变换等功能，包括矩阵乘法、逆、特征值计算等。 pandas是建立在NumPy之上的数据分析库，它供了更高层次的数据结构和函数，使数据分析变得更加简洁、快速。
pandas的主要功能包括：
1.数据结构：pandas引入了两种常用的结构——Series和DataFrame。
Series是一维数据结构，类似于维数组或者带签的列表。DataFrame是二维表格型数据结构，类似于Excel中的数据表，可以看作是由多个Series构成的。
2.数据处理：pandas提了丰富的数据处理和清洗方法，包括缺失数据的处理、数据重塑、合并、切片和索引等。
3.数据分析：pandas具备分组、聚合、排序等功能，可以轻松对数据进行统计和分析。
联系：
pandas是建立在NumPy之上的库，可以直接调用NumPy的函数和方法。pandas中的DataFrame和Series可以通过.values属性转换为NumPy的ndarray，便进行NumPy的算和操作。同时，pandas也提供了很多与NumPy配套使用的工具，如pandas的数据结构可以接受NumPy数组作为输入，pandas的函数和方法也能返回NumPy数组。