1. 数据结构：

   • numpy的核心数据结构是ndarray，它是一个支持任意维数的数组，但要求单个数组内所有数据是同质的，即类型必须相同。numpy的数据结构仅支持数字索引。
   • pandas的核心数据结构是Series和DataFrame，其中Series是一维数组，DataFrame则是二维表格型数据结构，可以处理一维和二维数据。pandas的数据结构不仅支持数字索引，还支持标签索引，这使得数据对齐和切片等操作变得更加方便。

2. 功能和应用：

   • numpy主要用于数值计算和科学计算，提供了丰富的数学函数和线性代数运算功能，如矩阵乘法、逆、特征值计算等。此外，numpy还集成了大量的矩阵计算模块，如基本的矩阵运算、线性代数、fft、生成随机数等，适用于处理大规模的数值计算。
   • pandas则更适用于数据处理和分析，包括数据的导入、清洗、转换、合并、重塑、分组、透视等。pandas还提供了丰富的数据分析工具和可视化功能，能够轻松处理缺失数据、数据对齐、数据切片等操作，使数据分析更加高效。

3. 性能：

   • numpy在处理大规模数据时性能较高，因为它使用底层C语言实现，并且其数据结构简单且统一，适合进行高效的数值运算。
   • pandas在处理结构化数据和进行数据分析时性能相对较低，但它在数据处理和分析方面的灵活性和便利性使其成为数据分析师和数据科学家的首选工具。

4. 联系：

   • pandas是建立在numpy之上的库，因此可以直接调用numpy的函数和方法。在实际应用中，通常会同时使用这两个库，numpy处理数值运算，而pandas处理数据操作和分析，二者相辅相成，为数据处理提供了强大的支持。

总的来说，numpy和pandas各有其优势和适用场景。numpy更适合于数值计算和科学计算，而pandas则更适用于数据处理和分析。在数据处理和分析任务中，通常会将两者结合使用，以充分发挥它们的优势。