Python语言中，浮点型数组是常用的数据类型之一。它由若干个浮点数（即小数）组成，可以进行多种数学运算、数据分析等操作。

定义浮点型数组非常简单，只需使用numpy库中的array函数即可：

import numpy as np

# 创建一个一维浮点型数组
a = np.array([1.2, 3.4, 5.6])

# 创建一个二维浮点型数组
b = np.array([[1.2, 3.4], [5.6, 7.8]])

浮点型数组也可以进行运算，例如求和、平均值、最大值、标准差等：

import numpy as np

a = np.array([1.2, 3.4, 5.6])

# 求和
print(np.sum(a))

# 平均值
print(np.mean(a))

# 最大值
print(np.max(a))

# 标准差
print(np.std(a))

对于二维数组，同样可以进行运算：

import numpy as np

b = np.array([[1.2, 3.4], [5.6, 7.8]])

# 求和
print(np.sum(b))

# 平均值
print(np.mean(b))

# 最大值
print(np.max(b))

# 标准差
print(np.std(b))

在使用浮点型数组时，需要注意精度问题。由于计算机的运算精度有限，在进行复杂运算时，可能会出现误差。因此，在比较浮点数时，通常要考虑一定的精度范围，例如：

# 判断两个浮点数是否相等
a = 0.1 + 0.2
b = 0.3
if abs(a - b) < 1e-6:
    print("a等于b")
else:
    print("a不等于b")

总之，浮点型数组是Python编程中非常常见的数据类型之一，使用numpy库可以方便地进行多种运算和数据分析。