Question

python中array和matrix的区别

Answer 1

二者的区别主要在于在做乘法运算的时候，一个是矩阵乘，一个是数组乘，这里和MATLAb很相似。

调用的时候需要用numpy.array

Numpy matrices必须是2维的,但是numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。

在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号。例如，a和b是两个matrices，那么a*b，就是积。

import numpy as np a=np.mat('4 3; 2 1') b=np.mat('1 2; 3 4')print(a)# [[4 3]# [2 1]]print(b)# [[1 2]# [3 4]]print(a*b)# [[13 20]# [ 5 8]]

matrix 和 array 都可以通过在have.Tto return the transpose, but matrix objects also have.Hfor the conjugate transpose, and.Ifor the inverse.

In contrast, numpy arrays consistently abide by the rule that operations are applied element-wise. Thus, if a and b are numpy arrays, then a*b is the array formed by multiplying the components element-wise:

c=np.array([[4, 3], [2, 1]]) d=np.array([[1, 2], [3, 4]])print(c*d)# [[4 6]# [6 4]]

To obtain the result of matrix multiplication, you use np.dot :

print(np.dot(c,d))# [[13 20]# [ 5 8]]