Question

论numpy中matrix和array的区别

Answer 1

简单地说matrix是array的子集!

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。

matrices必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的.

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

matrix 和 array 都可以通过objects后面加 .T 得到其转置。

>>>a.T
matrix([[4, 2],
        [3, 1]])

但是 matrix objects 还可以在后面加 .H 得到共轭矩阵,加 .I 得到逆矩阵。

>>>a.I
matrix([[-0.5, 1.5],
        [1., -2.]])

相反的是在numpy里面arrays遵从逐个元素的运算，所以array：c 和d的c*d运算相当于matlab里面的c.*d运算。

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

而矩阵相乘，则需要numpy里面的dot命令 :

>>>a**2
matrix([[22, 15],
        [10,  7]])
>>>c**2
array([[16, 9],
       [4, 1]],dtype=int32)

因为a是个matrix，所以a**2返回的是a*a，相当于矩阵相乘。而c是array，c**2相当于，c中的元素逐个求平方。

建议程序中只用array，你不仅可以实现matrix所有的功能，还减少了编程和阅读的麻烦。

当然你可以通过下面的两条命令轻松的实现两者之间的转换：np.asmatrix和np.asarray