Python 数组（Array）是一种用于存储相同数据类型的元素集合的数据结构，在 Python 中，数组可以通过内置的数据类型列表（list）或使用第三方库如 NumPy 来实现，本文将详细介绍 Python 数组的概念、类型、特点以及如何使用它们。
1、数组的概念
数组是一种线性数据结构，用于存储一系列元素，在 Python 中，数组可以存储不同类型的元素，但通常我们会使用数组来存储相同类型的元素，以便进行高效的数据处理，数组可以通过列表（list）或使用 NumPy 库来实现。
2、数组的类型
在 Python 中，数组主要有两种类型：列表（list）和 NumPy 数组（numpy.array）。
(1) 列表（list）
列表是 Python 的内置数据类型，用于存储一系列有序的元素，列表中的元素可以是不同的数据类型，如整数、浮点数、字符串等，列表是可变的，即可以在运行时添加、删除或修改元素。
示例：
my_list = [1, 2, 3, 'Python', 3.14]
(2) NumPy 数组（numpy.array）
NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库，提供了一种高效的数组实现，NumPy 数组中的元素必须是相同的数据类型，NumPy 数组具有许多优点，如高效的内存管理、快速的数据处理和丰富的数学函数库。
示例：
import numpy as np my_array = np.array([1, 2, 3, 4])
3、数组的特点
(1) 可变与不可变
列表是可变的，可以在运行时修改元素，而 NumPy 数组是不可变的，即一旦创建，其元素不能直接修改，要修改 NumPy 数组中的元素，需要先创建一个新的数组。
(2) 存储效率
NumPy 数组在存储和处理大量数据时，通常比列表更高效，这是因为 NumPy 数组使用连续的内存空间存储元素，而列表使用指针指向元素，NumPy 数组中的元素类型相同，可以进一步优化内存使用。
(3) 功能丰富
NumPy 数组提供了丰富的数学和统计函数，可以方便地进行向量和矩阵运算，而列表需要使用 Python 内置函数或其他库来实现这些功能。
4、如何使用数组
在 Python 中，可以使用列表和 NumPy 数组进行数据处理，对于需要高效计算的场景，建议使用 NumPy 数组，以下是使用数组的一些建议：
(1) 对于需要频繁修改数据的场景，可以使用列表。
(2) 对于需要进行大量数值计算的场景，建议使用 NumPy 数组。
(3) 在处理多维数据时，可以使用 NumPy 数组创建矩阵。
Python 数组是一种非常实用的数据结构，可以帮助我们高效地处理和分析数据，在实际应用中，可以根据需求选择使用列表或 NumPy 数组。