NumPy是Python中用于科学计算的一个重要的扩展库。与Python内置的列表（list）类型相比，NumPy的核心是ndarray（N-dimensional array）数组类型。以下是NumPy数组相对于Python数组的好处：
1. NumPy数组是固定类型的
Python中的列表可以容纳不同数据类型的元素，例如字符串、数字等。而NumPy数组只容纳相同类型的元素，这使得在存储、检索和处理数据时更加高效。
下面是示例，创建一个包含整型和浮点型数字的Python列表和NumPy数组：
# Python列表
x_py = [1, 2, 3, 4.0, '5']
# NumPy数组
import numpy as np
x_np = np.array([1, 2, 3, 4.0, '5'])
运行以上代码会发现，Python列表x_py可以容纳整数、浮点数和字符串，而NumPy数组x_np的元素全部被转换为了字符串。
2. NumPy数组更节省空间
NumPy数组中的元素是同一种数据类型，因此它们在存储时不需要额外的类型信息。相比之下，Python列表中的元素需要单独存储类型信息，需要更多的空间。
以下示例展示了Python列表和NumPy数组占用的空间大小对比：
import sys
# Python列表
x_py = range(1000)
print(sys.getsizeof(x_py))
# NumPy数组
x_np = np.arange(1000)
print(x_np.size * x_np.itemsize)
运行以上代码可以发现，Python列表占用了8772个字节，而NumPy数组只占用了4000个字节。
以上是NumPy数组相对于Python数组的两个好处的详细讲解，希望能够对您有所帮助。