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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：

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。
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。
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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相关搜索:+=：‘+=’和'int‘不支持的操作数类型 +：'QuerySet‘和'int’不支持的操作数类型 -不支持的操作数类型：'list‘和'list’Pyspark : TypeError：+：'int‘和'str’不支持的操作数类型 Python - TypeError：+：'zip‘和'int’不支持的操作数类型 Python Rainfall程序TypeError：+：'int‘和'str’不支持的操作数类型 Python27 TypeError:不支持+= 'int‘和'str’类型的操作数 Python: TypeError：+：'NoneType‘和'int’不支持的操作数类型 Python列表中不支持的操作数类型 result=sum(staffSalary) TypeError：+：'int‘和'str’不支持的操作数类型

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