Array只能用于特定类型，而list可以用于任何对象。

数组也只能有一种类型的数据，而列表可以有各种对象类型的条目。

数组对于某些数值计算也更有效。

Basically, Python lists are very flexible and can hold completely heterogeneous, arbitrary data, and they can be appended to very efficiently, in amortized constant time. If you need to shrink and grow your list time-efficiently and without hassle, they are the way to go. But they use a lot more space than C arrays, in part because each item in the list requires the construction of an individual Python object, even for data that could be represented with simple C types (e.g. float or uint64_t).

数组。另一方面，数组类型只是C数组的精简包装。它只能保存同构数据(也就是说，所有的数据类型都是相同的)，因此它只使用sizeof(一个对象)* length字节的内存。通常，当需要将C数组公开给扩展或系统调用(例如，ioctl或ftnl)时，应该使用它。

数组中。array也是Python 2中表示可变字符串的合理方式。x(数组('B'，字节))。然而，Python 2.6+和3。X提供了一个可变字节字符串bytearray。

但是，如果您想在数值数据的齐次数组上进行数学运算，那么最好使用NumPy，它可以自动向量化复杂多维数组上的操作。

长话短说:数组。当你出于数学以外的原因需要一个同构C数据数组时，数组是很有用的。

numpy array和list之间的一个重要区别是，数组切片是原始数组的视图。这意味着数据不会被复制，对视图的任何修改都将反映在源数组中。

如果要使用数组，请考虑numpy或scipy包，它们为数组提供了更大的灵活性。

这是一种交易!

各有优点:

list

灵活的 可以是异质的

数组(例如:numpy数组)

统一值数组 均匀 紧凑(尺寸) 高效(功能和速度) 方便

数组模块是一种如果你不知道为什么要使用它，你可能不需要的东西(请注意，我并不是试图以一种居高居高下的方式说!)。大多数情况下，数组模块用于与C代码进行交互。为了更直接地回答你关于性能的问题:

在某些用途上，数组比列表更有效。如果你需要分配一个你知道不会改变的数组，那么数组可以更快，使用更少的内存。GvR有一个优化的轶事，其中数组模块是赢家(长读，但值得一读)。

另一方面，列表比数组占用更多内存的部分原因是，当所有分配的元素都被使用时，python会分配一些额外的元素。这意味着向列表中添加项更快。所以，如果你打算添加项目，列表是最好的方法。

我只会在有特殊的优化需求或者需要与C代码交互(不能使用pyrex)时使用数组。