对于很多功能，可以使用本机 Python 或 numpy 来继续。
数学函数就是这种情况，它可用于 Python native import math，但也可用于 numpy 方法。当涉及到数组时也是如此，narray 来自 numpy 和 pythons 列表推导或元组。
关于 Python 和 numpy 中的这些功能，我有两个问题
一般来说，如果方法在本机 Python 和 numpy 中可用，您更喜欢这两种解决方案中的哪一种？在效率方面？它有什么不同吗？ Python 和 numpy 在他们的过程中会有什么不同？
更具体地说，关于数组和处理数组的基本函数，如排序、连接......，哪种解决方案更有效？是什么使最有效的解决方案的效率？
这是一个非常开放和普遍的问题。我想这不会对我的代码产生很大影响，但我只是想知道。
一般来说，避免两者之间的转换可能最重要（效率方面）。如果您主要在数据上使用非 numpy 函数，那么它们将在内部使用标准 Python 数据类型进行操作，因此由于需要来回转换，使用 numpy 数组效率低下。
同样，如果您使用大量 numpy 函数来操作数据，那么将其全部转换回基本的 Python 类型也将是低效的。
就选择函数而言，使用设计用于对数据已经存在的表单进行操作的任何一个 - 例如，如果您已经有一个 numpy 数组，请在其上使用 numpy 函数；同样，如果您有基本的 Python 数据类型，请使用其上的 Python 函数。numpy 的函数将针对使用 numpy 的数据类型进行优化。
当在使用 NumPy 数组和数字列表之间进行选择时，前者通常更快。
我不太明白第二个问题，所以不会尝试解决它。
您可以对代码片段进行基准测试并确定结果。使用python模块timeit：http ://docs.python.org/2/library/timeit.html