Python的len()函数与Numpy的区别在于，Python的len()函数是用于求列表、元组、字符串等可迭代对象的长度；而Numpy是一个Python的第三方库，其中包含了大量用于科学计算的函数和数据类型，涉及到数组、矩阵等数学概念，是数据科学领域必不可少的工具之一。
对于求平均值这个大家都非常熟悉的操作，Python的len()函数并不能直接帮助我们完成。例如，我们有一个数字列表a = [1,2,3,4,5]，如果想要求它的平均值，就需要使用Python的sum()函数和len()函数来完成。具体代码如下：
```python
a = [1,2,3,4,5]
avg = sum(a)/len(a)
print(avg)
```
运行结果为：
```
3.0
```
这样就可以得到列表a的平均值了。但是，如果我们需要对多个数字列表求平均值，或者是对数组、矩阵等进行数学计算，Python的原生方法显然就显得力不足了。这时，就需要使用到Numpy库了。
在Numpy中，求平均值的函数是mean()，而且它可以直接对数组进行操作。例如，我们想要求一个矩阵m的平均值，只需要这样写：
```python
import numpy as np
m = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
avg = np.mean(m)
print(avg)
```
运行结果为：
```
3.5
```
可以看到，Numpy的mean()函数的确比Python的sum()和len()函数要方便很多。
除了求平均值之外，Numpy库还包含了很多用于科学计算的函数和数据类型，例如：求和函数sum()、最大值函数max()、最小值函数min()、标准差函数std()、方差函数var()等等。此外，Numpy还提供了许多用于矩阵计算的函数，例如：矩阵乘法dot()、矩阵转置transpose()、行列式det()等等。
总结一下，在数据科学领域中，Python的len()函数并不能满足我们对于求平均值、矩阵计算等操作的要求。要更加方便地进行科学计算，我们需要借助一些第三方库，例如Numpy，它提供了丰富的数学计算函数以及数据类型，可以让我们更加高效地完成数据处理和分析任务。
