论numpy中matrix 和 array的区别

最新推荐文章于 2024-08-15 14:30:22 发布
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#numpy #matrix #array #python

本文探讨了Python中matrix与array的不同之处。虽然两者在很多情况下可以互换使用, 但array因其灵活性和速度优势被广泛推荐。文章还提到了matrix在进行简单运算时的优势, 如直接使用 * 进行矩阵乘法。

  • 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*，但是array相乘不能这么用，得用方法.dot()

  • array的优势就是不仅仅表示二维，还能表示3、4、5…维，而且在大部分Python程序里，array也是更常用的。

numpy中的matrix与array的区别(Matlab矩阵运算对比)
haoweixl的博客
07-31 2397
matrix与array的区别1. 定义（维基定义）数组矩阵numpy定义numpy.ndarraynumpy.matrix2. 乘法运算类型及其定义 1. 定义（维基定义） 数组 数组（英语：Array），是由相同类型的元素（element）的集合所组成的资料结构，分配一块连续的内存来存储。利用元素的索引（index）可以计算出该元素对应的储存地址。 没有规定数组维度-->可以是任意的，eg：一维，二维，多维etc 矩阵 数学上，一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列。 规定了矩阵维
Numpy,Tensor维度的理解方式
weixin_42670810的博客
04-02 1606
Numpy,Tensor维度的理解方式 就像学数学一样，对加减乘除各方式都需要一个理解的入门方法。 import numpy as np b = np.array([[[1,2], [3,4], [5,6]], [[11,12],[13,14],[15,16]], [[21,22],[23,24],[25,26]], [[31,32],[33,34],[35,36]]]) print(b.ndim) # 3 pri
python选取tensor某一维_Tensorflow--取tensorf指定列的操作方式
weixin_39551611的博客
12-11 1643
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~In [1]: import osIn [2]: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"In [3]: import tensorflow as tfIn [4]:sess =tf.Session()In [5]: input = tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],[[10...
python中的matrix与array
Jacky_Cmd
12-16 897
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。 例如： 可以看到 array(a)与mat(a)结果一样 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*，但
python的matrix_Python - Matrix
weixin_39623805的博客
12-09 3868
Python - MatrixMatrix是二维数组的特例，其中每个数据元素的大小完全相同。 所以每个矩阵也是二维数组，但反之亦然。 矩阵是许多数学和科学计算的非常重要的数据结构。 正如我们在前一章中已经讨论过两个二维数组数据结构，我们将重点关注本章中特定于矩阵的数据结构操作。我们还使用numpy包进行矩阵数据操作。矩阵示例考虑在早晨，中午，傍晚和午夜测量的记录温度1周的情况。 它可以使用...
numpy matrix和array的乘和加实例
09-20
本篇文章将深入讲解`numpy matrix`和`array`在乘法和加法操作中的区别和用法。 1. **数组（array）的乘法和加法** 数组乘法（`*`运算符）在NumPy中指的是元素级别的乘法，即将两个数组中相应位置的元素相乘。例如...
Numpy数组array和矩阵matrix转换方法
09-18
总结来说，Numpy中的数组和矩阵转换方法非常简单直接，可以通过np.mat函数和np.array函数来实现互相转换。在实际应用中，我们应根据具体需要选择合适的数据结构。在Numpy新版本中，建议更多地使用ndarray对象来进行...
初学--Python numpy教程
Olaking的专栏
01-06 4773
本文转载自：http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4408596.html 先决条件 在阅读这个教程之前，你多少需要知道点python。如果你想重新回忆下，请看看Python Tutorial. 如果你想要运行教程中的示例，你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python NumPy 这些是可
python里matrix[i]
最新发布
全栈开发的博客
08-15 1046
matrix[i]在列表的列表中表示访问第i行（一个列表）。在NumPy数组中，matrix[i]也表示访问第i行（一个NumPy数组的子数组），但如果你想要访问单个元素，你需要使用的形式，其中i是行索引，j是列索引。
numpy中的matrix与array的使用区别
笔记
09-12 488
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，就是矩阵积。而不用np.dot()。如...
Numpy中矩阵对象
xyjikl
12-25 1673
numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix，包括矩阵数据的处理，矩阵的计算，以及基本的统计功能，转置，可逆性等等，包括对复数的处理，均在matrix对象中。 class numpy.matrix(data,dtype,copy):返回一个矩阵，其中data为ndarray对象或者字符形式；dtype:为data的type；copy:为bool类型。 >>> a = np.matrix(
numpy中array和matrix的区别
weixin_30279315的博客
08-15 267
两者相似但执行相同的运算可能得到不同的结果 显然，array只能通过dot()实现“矩阵乘法”，array的“*”运算实现的是两个纬度相同的“矩阵”的按位相乘。 而matrix则不同，可以直接使用"*"运算符实现“矩阵乘法”，如下图： 注意，我们在数据处理中使用较多的是array。 转载于:https://www.cnblogs.com/ChengzhiYang/p/113599...
python中matrix()矩阵和array()数组（待完善）
qq_45770988的博客
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可以使用ny.asarray()或np.array()来查看matrix。
Python模块numpy之matrix()
SoHardToNamed的博客
11-13 1504
大家一起学机器学习啦！from numpy import * A = matrix('1.0 2.0; 3.0 4.0')#创建一个矩阵A print(A) B = matrix([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])#这也是创建一个矩阵 print(B) print(type(A))#查询A变量的类型 '''矩阵运算''' print(A.T)#转置运算 print(A*B)#矩
python选取tensor某一维_Python按维数操作多维张量,Pytorch,对,Tensor,维度
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记忆要点：dim = 0 说明是处理行dim = 1 说明是处理列keepdim = True 保留处理的行/列的特征keepdim = False 不保留处理的行/列的特征网上流传的版本有很多，但是我们根据结果来说话。我的理解是哪个维度发生了变化就是处理的是哪个维度。if __name__ == "__main__":#模型参数初始化num_input = 784num_output = 10...
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【Python】numpy——矩阵matrix
fftx_00的博客
01-01 5933
import numpy as np 一、创建矩阵 import numpy as np x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6]]) y = np.matrix([1,2,3,4,5,6]) 二、矩阵转置 三、查看矩阵特征 1.平均值 matrix.mean() import numpy as np x = np.matrix([[1,2,3],[4,5,6]]) x.mean() # 所有元素平均值 x.mean(axis=0.
numpy matrix和array区别
09-19
### 回答1： numpy中的matrix和array都是用来存储多维数组的数据结构，但是它们有一些区别。 1. matrix是二维数组，而array可以是任意维度的数组。 2. matrix只能进行矩阵运算，而array可以进行任意维度的数组运算。 3. matrix的乘法运算使用*符号，而array的乘法运算使用dot()函数。 4. matrix的切片返回的是一个matrix对象，而array的切片返回的是一个array对象。 5. matrix的转置使用T属性，而array的转置使用transpose()函数。 总的来说，如果你需要进行矩阵运算，那么使用matrix更方便；如果你需要进行任意维度的数组运算，那么使用array更方便。 ### 回答2： numpy中的matrix和array都是用来处理多维数组的数据结构，但它们有一些区别。 首先，matrix是一个二维数组，而array可以是任意维度的数组。这意味着matrix只能处理二维矩阵操作，而array可以处理任意维度的矩阵操作。 其次，matrix只能进行矩阵运算，而array可以进行矩阵运算和逐元素运算。也就是说，对于两个matrix对象进行乘法运算，会进行真正的矩阵乘法操作；而对于两个array对象进行乘法运算，会进行逐元素相乘操作。 此外，matrix对象具有一些特定的运算符重载。例如，通过`*`操作符进行矩阵乘法运算，使用`**`操作符进行矩阵的幂运算。 另外一个区别是matrix对象是一个子类，继承自numpy的ndarray对象。由于继承的关系，matrix对象拥有ndarray对象的所有方法和属性，同时还有一些matrix独有的方法。 虽然matrix具有一些特殊的性质和方法，但大多数情况下，使用array更加方便和灵活。这是因为在科学计算中，多维数组的操作通常不仅仅只涉及到矩阵运算。因此，通常建议优先使用array而不是matrix。 ### 回答3： NumPy中的matrix和array都是用于数值计算的数据结构，但它们在一些方面有一些不同。 首先，matrix是array的子类，因此可以使用array中的方法和功能。但matrix有一些额外的功能，使得它更适合于线性代数运算。例如，matrix可以使用*运算符实现矩阵乘法，而array对应的操作是使用multiply()函数。 其次，matrix是二维的数据结构，而array可以是任意维度的。这意味着创建一个matrix时，输入的数据必须是二维的，而创建一个array时可以是任意维度的。例如，使用matrix创建一个二维矩阵可以是matrix([[1, 2], [3, 4]])，但使用array创建一个二维数组可以是array([[1, 2], [3, 4]])。 此外，matrix具有固定的行和列的结构，因此在进行矩阵运算时，可以直接使用矩阵的行和列的标签进行索引，而不需要使用索引值。这使得代码更加直观和易读。 然而，array在其他方面的功能上比matrix更加灵活和强大。因为它可以是任意维度的，所以在处理高维数组或非线性代数操作时，array更加适用。同时，array也更加常用和广泛应用，因为它是NumPy中最基本的数据结构。 总之，matrix和array在功能和用途上有一些差异。如果需要进行线性代数运算或者处理二维数组，matrix是一个较好的选择；而如果需要处理任意维度的数组或者需要更灵活的操作，array更加合适。
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