python numpy包的数组与矩阵一些差异
2016-04-28 12:38
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1. 数组a,与矩阵b
shape(a):返回的是数组的长度
shape(b):返回的是矩阵的行与列
2. 数组与矩阵的转变:
mat(a) np.array(b)
3. 两者都可以用于处理行列表示的数字元素。虽然它们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果。如:
a = [1,2,3,4]
a = np.array(a)
print a*a.transpose()
print a*mat(a).transpose()
运行结果为:
从结果中大家应该就能看出差别。涉及到矩阵特有的运算是就会有所差别,具体还有那些运算不同还需要大家多加试验。由上面的代码也可知两者是直接可以运算的。
shape(a):返回的是数组的长度
shape(b):返回的是矩阵的行与列
2. 数组与矩阵的转变:
mat(a) np.array(b)
3. 两者都可以用于处理行列表示的数字元素。虽然它们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果。如:
a = [1,2,3,4]
a = np.array(a)
print a*a.transpose()
print a*mat(a).transpose()
运行结果为:
从结果中大家应该就能看出差别。涉及到矩阵特有的运算是就会有所差别,具体还有那些运算不同还需要大家多加试验。由上面的代码也可知两者是直接可以运算的。
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