NumPy和Python内置列表在计算标准差时有哪些不同之处？

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NumPy 是一个用于高性能科学计算和数据分析的基础包，类似于数学科学工具（如 pandas）和机器学习框架（如 Scikit-learn）。在 NumPy 中，基本数据结构是数组。

1 什么是 Numpy

NumPy，是 Numerical Python 的简称，用于高性能科学计算和数据分析的基础包，像数学科学工具（pandas）和框架（Scikit-learn）中都使用到了 NumPy 这个包。

NumPy 中的基本数据结构是 ​​ndarray​​ 或者 N 维数值数组，在形式上来说，它的结构有点像 Python 的基础类型——Python列表。

但本质上，这两者并不同，可以看到一个简单的对比。

我们创建两个列表，当我们创建好了之后，可以使用 ​​+​​ 运算符进行连接:

list1 = [i for i in range(1,11)]
list2 = [i**2 for i in range(1,11)]
print(list1+list2)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

列表中元素的处理感觉像对象，不是很数字，不是吗？ 如果这些是数字向量而不是简单的数字列表，您会期望 + 运算符的行为略有不同，并将第一个列表中的数字按元素添加到第二个列表中的相应数字中。