np.array与python列表上的sum：%：'list‘和'int’不支持的操作数类型

np.array是NumPy库中的一个函数，用于创建多维数组。它可以将Python列表转换为NumPy数组，提供了更高效的数值计算和数组操作功能。

Python列表是一种有序的可变容器，可以包含不同类型的元素。而np.array创建的是NumPy数组，是一种固定大小的同类型数据容器，可以进行高效的数值计算和向量化操作。

在进行数值计算时，np.array相比于Python列表具有以下优势：

1. 更高的计算效率：NumPy底层使用C语言编写，对数组的操作更加高效，可以加速数值计算过程。
2. 更少的内存占用：NumPy数组在内存中的存储方式更紧凑，占用的内存更少。
3. 更方便的数组操作：NumPy提供了丰富的数组操作函数和方法，如矩阵乘法、数组切片、数组重塑等，方便进行数组的操作和变换。

对于给定的问题，'list'和'int'不支持的操作数类型是指在Python列表中，无法直接对列表和整数进行求和操作。而在NumPy数组中，可以使用np.sum()函数对数组进行求和操作。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云的云服务器（CVM）和云数据库（CDB）：

1. 腾讯云云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，可根据业务需求灵活调整计算资源，支持多种操作系统和应用场景，适用于部署和运行各类应用程序。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
2. 腾讯云云数据库（CDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，支持多种数据库引擎，如MySQL、SQL Server、MongoDB等，适用于各类应用的数据存储和管理。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb

通过使用腾讯云的云服务器和云数据库，可以搭建稳定可靠的计算和存储环境，支持云计算领域的开发和应用需求。