- python中的list是python的内置数据类型，list中的数据类不必相同的，而array的中的类型必须全部相同。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,'a']需要4个指针和四个数据，增加了存储和消耗cpu。
- numpy中封装的array有很强大的功能，里面存放的都是相同的数据类型。
1.array
创建array
#创建一个array数据对象
a=np.array((1,2,3,4,5))# 参数是元组
b=np.array([6,7,8,9,0])# 参数是list
c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 参数二维数组
print a,b,
c.shape()
2.range
range的返回对象是一个列表。
python range() 函数可创建一个整数列表，一般用在 for 循环中。
函数语法
range(start, stop[, step])
参数说明：
- start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;
- end: 计数到 end 结束，但不包括 end。例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5
- step：步长，默认为1。例如：range（0， 5） 等价于 range(0, 5, 1)
3.xrange
描述
xrange() 函数用法与 range 完全相同，所不同的是生成的不是一个数组，而是一个生成器。
语法
xrange 语法：
xrange(stop) xrange(start, stop[, step])
参数说明：
- start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;
- end: 计数到 end 结束，但不包括 end。例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5
- step：步长，默认为1。例如：range（0， 5） 等价于 range(0, 5, 1)
返回值
返回生成器