Pandas与NumPy都是Python中常用的数据处理库，二者虽然常常被放在一起比较，但是其主要用途和设计目标是不同的。下面就来详细讲解Pandas与NumPy的区别。
1. Pandas和NumPy的设计目标
NumPy是一个专门用于进行数值计算的库，主要用于数组的操作，提供了一个高效并且便捷的多维数组对象(ndarray)；Pandas则是一款提供了高效数据查询与操作的工具，专门用于处理表格型数据，它使得数据的清洗、分析变得简单高效。
2. 数据类型
NumPy主要支持多维数组，且其中数据类型单一，所有的元素必须都是同一类型，比如float、int、bool等等，而且NumPy数组可以进行广播操作，大大提升了运算效率。
Pandas中则可以支持任意形式的数据类型，包括数值、字符串、日期等，而且其支持各种类型的索引，包括简单索引、多级索引和时间索引，因此可以简单而高效地进行数据归类、切片等操作。
3. 数据操作方式
在NumPy中，数组通过一些函数进行运算，并且大多数函数可以直接使用向量化的方式进行操作，极大提高了数据的处理速度。
而Pandas则提供了更为高级的数据操作方式，比如可以通过切片、索引等方式选择需要的数据，也可以通过apply()方法进行自定义的函数处理，或者使用groupby()方法进行数据分组。
下面我们通过两个示例进一步说明Pandas与NumPy的区别。
示例1：数据类型区别
#使用NumPy生成一个3x3的数组
import numpy as np
narr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(narr)
#使用Pandas生成一个DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':['a','b','c'],'B':[1,2,3],'C':[1.1,2.2,3.3]})
print(df)
运行上述代码后，我们会发现输出的结果区别很大：NumPy生成了一个二维数组，而Pandas则生成了一个由三列不同类型元素构成的表格，并且每列都有自己的列名。
示例2：数据操作方式区别
#使用NumPy求一个3X3数组的平均数
narr.mean(axis=0)
#使用Pandas对一个Series数据进行计算
data = pd.Series([1,2,3,4])
data.apply(lambda x: x**2)
运行上述代码后，我们会发现NumPy直接对原有数组进行了计算得到结果，而Pandas则对一个Series对象进行计算，而且使用了内置的apply()方法和lambda函数。
综上所述，虽然Pandas与NumPy均为常用数据处理库，但是二者的设计目标、数据类型、数据操作方式存在明显差别，因此在具体使用过程中需要根据实际需求选用合适的库。