За замовчуванням масив NumPy ініціалізується таким чином, що він є безрозмірним — технічно кажучи, не є ні вектором рядка, ні вектором стовпця — що можна побачити, роздрукувавши його форму, яка мовою NumPy позначає розмірності.

Найпростіший спосіб створити вектор у NumPy встановити його явно за допомогою numpy. array(list, dtype=None, …) . Параметр list задає об'єкт, що ітерується, з якого можна створити вектор. Наприклад, як цей параметр можна задати список чисел.

Масиви в NumPy відрізняються від звичайних списків і кортежів у Python тим, що вони повинні складатися лише з елементів одного типу. Таке обмеження дозволяє збільшити швидкість обчислень у 50 разів, а також уникнути непотрібних помилок із приведенням та обробкою типів.

Бібліотека NumPy містить багатовимірні масиви та матричні структури даних. NumPy можна використовувати для виконання множини математичних операцій з масивами.

Вектор-стовпець – це матриця nx1, оскільки він завжди має 1 стовпець і кілька рядків. Вектор-рядок – це матриця 1xn, оскільки він має 1 рядок і кілька стовпців . Це основна відмінність між вектором-стовпцем і вектором-рядком.

матриця, що має єдиний стовпець ◆ Матриця тим компактніша, чим менший добуток числа графів вектор-рядка та числа графів вектор-стовпця.

Елементами масиву NumPy або просто масиву зазвичай є числа, але також можуть бути логічні значення, рядки чи інші об'єкти.

Головна відмінність у тому, що масиви NumPy набагато швидше і мають суворі вимоги до однорідності об'єктів . І списки, і масиви NumPy мають широкий спектр вбудованих методів для виконання різних завдань, включаючи сортування, пошук мінімуму/максимуму, усічення, додавання, конкатенацію та багато іншого.