Python語言中有許多用于處理數組的函數和模塊。這些函數和模塊可以被應用于各種不同的場景，例如數據處理、統計分析等。

對于批量處理數組，Python提供了一些非常有用的函數，其中最常用的莫過于numpy.array函數。numpy.array函數可以將Python列表快速轉換為numpy數組，方便進行數組的計算和處理。以下是使用numpy.array函數批量處理數組的示例代碼：

import numpy as np
# 定義一個Python列表
arr_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
# 將Python列表轉換為numpy數組
arr = np.array(arr_list)
# 打印numpy數組
print(arr)

上述代碼首先導入了numpy庫，并定義了一個Python列表。然后，通過numpy.array函數將Python列表轉換為numpy數組，并最終打印出數組。使用numpy.array函數可以非常快捷地將Python列表轉換為numpy數組，方便對數組進行后續處理。

除了numpy.array函數之外，Python中還有其他批處理數組的函數和模塊。例如，Python內置的array模塊可以用于創建一維數組，并提供了一些常用的數組操作函數，例如append、pop、insert等。以下是使用array模塊創建一維數組并進行批量處理的示例代碼：

import array
# 創建一維數組
arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
# 將數組中的元素全部乘以2
for i in range(len(arr)):
arr[i] *= 2
# 打印數組
print(arr)

上述代碼首先導入了Python內置的array模塊，并創建了一個一維數組。然后，通過for循環遍歷數組中的元素，并將每個元素都乘以2。最后，打印出乘以2后的數組。使用array模塊可以方便地創建一維數組并進行批量處理。

綜上所述，Python語言提供了許多用于批量處理數組的函數和模塊，可以方便地進行數據處理和統計分析。其中，numpy和array模塊是最常用的兩個模塊，使用起來也非常簡便。