一、numpy中matrix 和 array的区别 Numpymatrices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,就是矩阵积。
2. 矩阵性质不同 matrix()和 array ()后面加上 .T 得到转置。但是matrix()还可以在后面加 .H 得到共轭矩阵, 加 .I 得到逆矩阵, array()就不可以。 importnumpy as np a1= np.array([[1, 2], [3, 4]]) b1= np.mat([[1, 2], [3, 4]])print(a1.T)print(b1.T) [[1 3] [2 4]...
对我来说,numpy 中的array与numpy中的matrix,matlab中的matrix的最大的不同是,在做归约运算时,array的维数会发生变化,但matrix总是保持为2维。例如下面求平均值的运算 >>> m = np.mat([[1,2],[2,3]])>>>m matrix([[1, 2], [2, 3]])>>> mm = m.mean(1)>>>mm matrix([[1.5], [2.5...
1. numpy中数组array和矩阵matrix的区别: matrix是array的分支,matrix和array在很多时候都是通用的,你用哪一个都一样。但这时候,官方建议大家如果两个可以通用,那就选择array,因为array更灵活,速度更快,很多人把二维的array也翻译成矩阵。但是matrix的优势就是相对简单的运算符号,比如两个矩阵相乘,就是用符号*,...
numpy包含两种基本的数据类型:数组(array)和矩阵(matrix)。无论是数组,还是矩阵,都由同种元素组成。 下面是测试程序: # coding:utf-8 import numpy as np # print(dir(np)) M = 3 #---Matrix--- A = np.matrix(np.random.rand(M,M)) # 随机数矩阵 print('原矩阵:'...
一、创建Matrix 将array 转换成 Matrix,可以使用 np.mat() 或者 np.asmatrix()函数。 1.1 多个一维数组,创建矩阵 # array1 = [1, 2, 3] array2 = [6, 7, 8] array3 = [11, 12, 17] matrix = np.mat([array1, array2, array3]) print(matrix) [[ 1 2 3] [ 6 7 8] [11 12 17]...
list是python中的普通列表对象,而array和matrix是python numpy库中封装的两个对象,array就是我们常说的数组,matrix是矩阵。本文先探讨list、array和matrix的异同,然后分析一下在tensorflow中,创建的随机变量属于哪种类型。 1、list list可以明显的与array,matrix区别开来。list通过[ ]申明,支持append和expend等方法,没有...
4、总结list、array和matrix的区别 1、list是Python中的普通列表对象,支持append和attend操作,没有shape属性;array和matrix是numpy数据库中的对象,不支持append和attend操作,具有shape属性。 2、一个list中可以存放不同类型的数据,如int、float、str,或者布尔型;而array和matrix中只能存放相同类型的数据。
>>> a1 = array([1,2,3]) >>> a2 = array([3,4,5]) >>> a1 * a2 array([ 3, 8, 15]) 1. 2. 3. 4. 三、简单使用矩阵matrix 导入: >>> from numpy import mat,matrix 1. 关键字mat是matrix的缩写。 >>> ss = mat([1,2,3]) ...