使用python对于数据的处理真的很方便，其中一个原因就是在使用numpy数组时对各种数据类型之间进行转换的时候非常的轻松，NumPy是Python常用的第三方库，功能强大。Python列表则是由一系列元素按照特定的顺序构成的数据结构，今天的这篇文章就是介绍它们两个之间性能的区别，感兴趣的朋友可以了解一下。
当numpy和列表进行比较的时候，numpy可以更好的对数学的运行集成，比如说在一个数字列表中，如果你想添加元素在每一个列表中，正常的情况下你会直接添加，代码如下：
a = [6, 2, 1, 4, 3] b = [e + 1 for e in a]
但是使用numpy就不一样，会比较的方便简单，在使用的时候要导入numpy模块就行，代码如下：
import numpy a = np.array([6, 2, 1, 4, 3]) b = a + 1
numpy的使用时，还可以对numpy中的数学函数操作，比方说在一个列表中对每一个列表中的元素设置指数，同样的可以使用numpy轻松的对数组添加相同大小的元素。下面看一个简单的例子，加上我们有两个列表，并且大小是一样的，最后想要得到列表的不同元素的总和的不同元件的总和的a和b，具体的代码如下：
a = [4, 6, 8, 5, 3] b = [1, 1, 6, 7, 3] c = [e1 + e2 for (e1, e2) in zip(a, b)]
以上就是有关Python中numpy有哪些功能优于列表？Python列表的性能比numpy数组好？的全部内容了，希望对大家的学习有所帮助。
