转载自：https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/78109976

 在python中，普通的列表list和numpy中的数组array是不一样的，最大的不同是：一个列表中可以存放不同类型的数据，包括int、float和str，甚至布尔型；而一个数组中存放的数据类型必须全部相同，int或float。

​ 在list中的数据类型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=[1,2,3,4]需要4个指针和四个数据，增加了存储和消耗cpu，而array1=numpy.array([1,2,3,4])只需要存放四个数据，读取和计算更加方便，因此在做纯数字操作时，建议使用array。

​ 也正因为列表可以存放不同类型的数据，因此列表中每个元素的大小可以相同，也可以不同，也就不支持一次性读取一列，即使是对于标准的二维数字列表：

>>> a=[[1,2,3],[4,5,6]]
>>> a[0]    #取一行
[1, 2, 3]
>>> a[:,0]  #尝试用数组的方法读取一列失败
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

​ 我们需要用列表解析的方法读取一列：

>>> b=[x[0] for x in a]
>>> print(b)
[1, 4]

​ 而对于数组，可以直接读取：

>>> import numpy as np
>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a[:,0]
array([1, 4])

​ 当然列表在处理混合数据时也有着独特的优势。