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np.array与python列表上的sum:%:'list‘和'int’不支持的操作数类型

np.array是NumPy库中的一个函数,用于创建多维数组。它可以将Python列表转换为NumPy数组,提供了更高效的数值计算和数组操作功能。

Python列表是一种有序的可变容器,可以包含不同类型的元素。而np.array创建的是NumPy数组,是一种固定大小的同类型数据容器,可以进行高效的数值计算和向量化操作。

在进行数值计算时,np.array相比于Python列表具有以下优势:

  1. 更高的计算效率:NumPy底层使用C语言编写,对数组的操作更加高效,可以加速数值计算过程。
  2. 更少的内存占用:NumPy数组在内存中的存储方式更紧凑,占用的内存更少。
  3. 更方便的数组操作:NumPy提供了丰富的数组操作函数和方法,如矩阵乘法、数组切片、数组重塑等,方便进行数组的操作和变换。

对于给定的问题,'list'和'int'不支持的操作数类型是指在Python列表中,无法直接对列表和整数进行求和操作。而在NumPy数组中,可以使用np.sum()函数对数组进行求和操作。

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