在这个问题中，我们假设您想要将一个数组快速处理成预期格式，即按照某种规则对数组进行排序、筛选或转换等操作，为了给出一个全面的回答，我们将以Python语言为例，介绍如何使用常见的数据处理库和方法来实现这一目标，以下是详细的技术教学内容，内容丰富，请您耐心阅读。

我们需要了解Python中常用的数据处理库，如NumPy、Pandas和SciPy等，这些库具有丰富的功能，可以极大地提高数据处理的效率，在此，我们以Pandas库为例进行介绍。

Pandas库是一个强大的数据处理库，它具有以下几个特点：

1、强大的数据结构：Pandas提供了Series和DataFrame两种数据结构，可以灵活地处理一维和二维数据。

2、易于使用的数据操作：Pandas提供了大量的内置函数，可以方便地对数据进行排序、筛选、拼接、重塑等操作。

3、数据处理速度快：Pandas使用C语言编写，具有较高的性能。

4、强大的数据整合能力：Pandas可以方便地与其它Python库（如NumPy、SciPy等）结合使用，实现更复杂的数据处理任务。

接下来，我们将通过一个具体的例子来展示如何将一个数组快速处理成预期格式，假设我们有一个包含10个数字的数组，如下所示：

import pandas as pd
data = [34, 12, 45, 78, 90, 23, 56, 89, 11, 67]

我们希望将这个数组按照升序排序，并将结果保存到一个新的DataFrame中，我们可以使用Pandas的sort_values()函数来实现这个需求，如下所示：

sorted_data = data.sort_values(ascending=True)

现在，我们有了一个升序排序的新数组，接下来，我们可以将这个数组转换为预期的格式，将数字转换为字符串，并将结果保存到一个新的DataFrame中，我们可以使用Pandas的astype()函数来实现这个需求，如下所示：

formatted_data = sorted_data.astype(str)

现在，我们有了一个包含字符串的新DataFrame，如下所示：

0    34
1    12
2    45
3    78
4    90
5    23
6    56
7    89
8    11
9    67
Name: 0, dtype: object

如果我们需要将结果保存到CSV文件中，可以使用Pandas的to_csv()函数，如下所示：

formatted_data.to_csv('formatted_data.csv', index=False)

至此，我们已经将原始数组快速处理成了预期格式，在实际应用中，根据需求可以选择不同的数据处理库和方法，以实现更复杂的数据处理任务。

总结一下，要将一个数组快速处理成预期格式，我们需要了解所使用的编程语言提供的数据处理库和功能，以Python为例，我们可以使用Pandas库来实现数据的排序、筛选、转换等操作，在实际应用中，还需要根据需求选择合适的数据处理库和方法，以提高数据处理的效率，希望这篇文章能为您提供有益的帮助，如果您对数据处理有更深入的需求，欢迎进一步探讨。