list, array, matrix(列表，数组，矩阵)

最新推荐文章于 2023-01-07 21:15:53 发布

weixin_43141451

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文章标签： Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43141451/article/details/101373847

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本文详细介绍了Python中的list、array和matrix的区别。list是普通列表对象，支持append和extend，不具shape属性；array和matrix属于numpy，不支持append/extend，有shape属性。matrix限制为二维，array可为n维。它们的乘法、数据类型、维度及转换方法各有特点。了解这些有助于更好地利用numpy进行数值计算。

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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

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shape属性。使用如下：

>>> data = []
>>> data.append([1,2])
>>> print(data)

[[1, 2]]

>>> data.extend([1,2])
>>> print(data)

[[1, 2], 1, 2]
#可以看出，append( )和extend( )虽然都是连接list，但是append( )是将[1, 2]整体作为一个对象，添加到list中，而extend是将[1, 2]分别作为1和2两个序列，添加到list中

总结list、array和matrix的区别

属性
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。但是matrix只能是二维的，shape只有行和列属性，而array可以是n维的。
存放数据类型
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。
存放数据维度
array和matrix都有shape属性，但matrix只能是2维的，array可以是n维的。
即matrix的shape只有行、列属性，就类似线性代数中的矩阵
乘法计算规则
list不支持乘法操作；array和matrix支持乘法操作。array的就是对应元素相乘，如果行或列数不匹配会自动补全，这就是numpy的”广播”。
array想要实现矩阵相乘，使用np.dot(array1, array2)
matrix的就是矩阵相乘。
matrix想要实现对应元素相乘，使用np.multiply(mat1, mat2)
读取元素
list对象不支持一次性读取一行或一列，只能通过指针进行元素的索引；array和matrix即支持一次性读取一行或一列，也支持通过指针来进行元素的索引。

import numpy as np

# use list
>>> a = [[1,2,3],[5,3,6],[2,4,6]]

# use array: numpy.ndarray is a class, while numpy.array is a function to create a ndarray object.
>>> b = np.array([[1,2,3],[5,3,6],[2,4,6]])

# use matrix
>>> c = np.matrix(a)

# compare different forms
>>> print (a)
>>> print (b)
>>> print (c)

>>> print(type(a))
>>> print(type(b))
>>> print(type(c))

>>> print(a[0])
>>> print(a[:,0])
>>> print(b[:,0])
>>> print(c[:,0])
>>> print(b[2,0])
>>> print(c[2,0])

[[1, 2, 3], [5, 3, 6], [2, 4, 6]]                                                                                                                    

[[1 2 3]                                                                                                                                             
 [5 3 6]                                                                                                                                             
 [2 4 6]]                                                                                                                                            

[[1 2 3]                                                                                                                                             
 [5 3 6]                                                                                                                                             
 [2 4 6]]                                                                                                                                            

<class 'list'>  
<class 'numpy.ndarray'>                                                                                                                              
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>                                                                                                           

[1, 2, 3] 
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple                                                                                                                                        
[1 5 2]                                                                                                                                              
[[1]                                                                                                                                                 
 [5]                                                                                                                                                 
 [2]]                                                                                                                                                
2  
2

list、array和matrix之间的转换
list变成array：np.array(list)
list变成matrix：np.mat(list)
array和matrix相互转换：np.asmatrix( )和np.asarray( )
array变成list：data.tolist( )
tensorflow中tf.random_( )生成的随机变量
shape为一维整数或array（数组）
tf.shape( )和tf.get_shape( )比较：都可以获取shape，但是tf.shape( )中数据类型可以是tensor，list，array；tf.get_shape( )的数据类型只能为tensor，返回的是一个tuple，可以通过data.get_shape( ) as_list( )得到一个list。
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版权声明：本文为优快云博主「Liven_Zhu」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Liven_Zhu/article/details/80445114