Pythonを使った自動測定システムの構築に，numpyパッケージが必要だということは既に紹介しました．
numpyパッケージを使う理由の1つが，ここで紹介するnumpy配列です．
Pythonはプログラミング言語なので，データ構造として配列に該当するものは既にあり，それはリストと呼びます．
Pythonのリストが，C++やC#の配列と大きく異なるのは，
- 整数，実数，文字列など，データの型が異なる値を同じリストの項として追加できる
- リストの途中の項を削除したり，途中の項に挿入したり，最後に追加したりできる
- 最初にサイズ（長さ）を指定せず，随時，項を追加できる
といった具合です．
Pythonのリストは，データ（項）が並べられていて，その番号を指定することで，データを取り出したり，削除できるもので，一般的なプログラミング言語の配列よりも，ずっと柔軟性があるデータ構造だと言えます．
こんな便利なPythonのリストの代わりに，numpyパッケージの用意するnumpy配列を使うのは，下記のメリットがあるからです．
- numpyパッケージの用意する各種データ処理関数（FFTなど）を利用するのに使う
- Pythonのリストよりもずっとメモリ効率が高い
- C言語などで作られた外部ライブラリDLLとやり取りする配列データとして使える
ここでは，少なくとも1つ目のメリットのために，numpy配列を使うことになります．
numpy配列の使い方は，次の投稿をご覧下さい．
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