📚 Python中的`array`函数 & NumPy的数组对象 🌟

在Python编程中，处理数据时经常会用到数组结构。虽然Python内置的`array`模块可以创建数组，但功能相对有限。相比之下，NumPy库的数组对象（ndarray）更为强大和灵活，成为科学计算的首选工具！🚀

首先，让我们聊聊Python自带的`array`函数。它位于`array`模块中，主要用于存储单一类型的数据集合。例如，你可以使用`array.array('i', [1, 2, 3])`来创建一个整型数组。不过，它的功能较为基础，比如缺乏高效的数学运算支持。💡

而NumPy则完全不同！一旦导入NumPy（`import numpy as np`），你就可以通过`np.array()`轻松创建强大的多维数组。比如，`np.array([[1, 2], [3, 4]])`能快速构建二维数组，同时支持矩阵运算、线性代数等高级操作。此外，NumPy还提供了丰富的函数库，比如`np.sum()`、`np.mean()`等，让数据分析变得简单高效。📈

无论是初学者还是专业开发者，NumPy都是不可错过的利器！💪✨