最简单的理解，数组是二维的，列表是一维的。
当然不能仅仅这样简单的理解，通常列表就是一组集合，可以包括数字、字符的混搭，看你怎么用了，而数组就像是列表的组合，通常是要运算用的，而且要更规则一点，以数据的分析为主，也可以是字符串的处理！
这也是粗浅的理解。
python中序列类型是二维 。
序列是具有先后关系的一组数据，是一维元素向量，元素类型可以不同，类似数学元素序列，元素间由序号引导，通过下标访问序列的特定元素。
序列类型是一个基类类型，字符串类型，元祖类型，列表类型都属于序列类型。
NumPy（Numerical Python）是Python编程语言的一个重要科学计算库。它为Python提供了高性能的多维数组对象和一系列用于处理数组的函数。下面是NumPy库的主要用途：
1. 多维数组操作：NumPy是以ndarray（N维数组）为核心的库。它可以用来创建、操作和处理任意维度的数组数据。使用NumPy，我们可以方便地对数组进行各种数学运算，如加减乘除、取幂、取对数等，以及数组之间的逐元素操作。
2. 数值计算：NumPy提供了大量的数学函数和操作，使得进行复杂的数值计算变得简单高效。例如，我们可以使用NumPy进行线性代数运算、傅里叶变换（FFT）、统计计算、随机数生成等。
3. 数据处理：NumPy提供了丰富的数据处理功能，包括数组的切片操作、形状变换、拼接和分割等。这些功能使得在处理和分析大型数据集时变得更加便捷和高效。
4. 科学计算：NumPy是许多科学计算领域常用的工具之一。它与其他科学计算库（如SciPy、Pandas等）的集成使得科学计算更加简单、快速和可靠。NumPy的广泛应用覆盖了物理学、生物学、经济学、金融学等多个领域。
5. 性能优化：由于NumPy使用了底层高效的C语言代码，所以它的计算速度要比纯Python代码快得多。NumPy的广泛应用可以提高数值计算的效率，同时也为其他高级计算库提供了基础。
综上所述，NumPy库在Python科学计算领域具有重要地位和广泛的应用。它为处理、操作和计算N维数组提供了强大的功能和高性能，使得我们能够更加便捷地进行数值计算和数据处理。
1.执行数学运算：NumPy提供了各种数学运算，包括基本运算、矩阵运算等，可以高效地处理大规模的数据。
2.处理数据：NumPy可以用来处理和分析数据，例如对数据进行排序、去重、统计等操作。
Numpy，全称Numerical Python，是一个开源的数值计算扩展程序库，是Python中科学计算的基础包。它主要用于存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效得多。
Numpy的核心是ndarray对象，这是一个强大的N维数组对象，用于执行各种数学运算。这个库提供了许多功能，如广播功能、线性代数、傅里叶变换以及随机数生成等。同时，Numpy也提供了用于整合C/C++和Fortran代码的工具包。
在具体应用上，例如进行数学运算、逻辑运算、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等，Numpy都能发挥出色的性能。此外，Numpy通常与SciPy（科学计算）和Matplotlib（绘图库）一起使用，这种组合广泛用于替代MatLab，为数据科学或者机器学习提供了一个强大的科学计算环境。