numpy矩阵和数组的区别
numpy矩阵(matrix) 是严格 二维的 ，而 numpy数组（ndarray） 是 N维 。矩阵对象是ndarray的子类。因此它继承了ndarray的所有属性和方法。
[numpy矩阵]（ https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.matrix.html ）
它可以为线性代数的矩阵运算提供方便的表示法，
例如，如果a和b是矩阵，则“ a * b”是它们的矩阵乘积，“ a.T”是它的转置矩阵。
[numpy数组]（ https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.array.html ）
它可以是多个二维矩阵，例如，对于CNN来说非常方便。
结论
1.使用 np.mat（）和np.array（） 更方便。
2.对于矩阵，我们还可以将 aMat.A和aMat.A1 用于ndarray对象和扁平化的ndarray。
结论
1.将 aMat.T 用于矩阵，并将 np.transpose（aArr） 用于ndarray。
2.但是， np.transpose（） 对于 N维 具有更有用的功能。
对于线性代数来说，这是一个非常重要的概念，比如，它用于基于最小二乘法的线性回归中。
结论
1.将 aMat.I 用于矩阵，并将 np.linalg.inv（aArr） 用于ndarray。
2.但是， np.linalg.pinv（） 用于奇异矩阵求伪逆。
结论
1.将 aMat * bMat 用于矩阵，并将 np.dot（aArr） 用于ndarray。
结论
1.将 aMat * bMat 用于矩阵，并将 np.dot（aArr） 用于ndarray。
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