numpy中数组和矩阵的区别

本文介绍了numpy中数组(array)和矩阵(matrix)的区别,包括使用场景、运算规则。array更适合多维数据,运算更灵活,而matrix简化了矩阵乘法的表示。通过实例展示了加法、乘法、求和、转置、分割等操作。

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from numpy.ma import array
import numpy as np

numpy中数组和矩阵的区别:

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*,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。

1、矩阵的加法和乘法

mm = array((1, 1, 1))
pp = array((1, 2, 3))
result1 = pp + mm
result2 = pp ** 3
print(“result1:”, result1)#result1: [2 3 4]
print(“result2:”, result2)#result2: [ 1 8 27]
pri

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