ndarray和matrix的区别

在NumPy中，ndarray和matrix都是用来表示多维数组的数据类型，但是它们之间有一些区别：

1. ndarray是NumPy的基本数据类型，而matrix是ndarray的一种特殊情况，它只能表示二维数组。

2. ndarray和matrix的乘法操作不同。对于ndarray来说，*表示的是元素级别的相乘，而.dot()表示的是矩阵乘法；对于matrix来说，*表示的是矩阵乘法，而.multiply()表示的是元素级别的相乘。

3. ndarray和matrix的索引方式也有所不同。ndarray可以使用普通的Python索引和切片，也可以使用布尔索引和花式索引；而matrix只能使用基本的Python索引和切片。

4. ndarray和matrix的一些方法和属性也不同。例如，ndarray有reshape()和transpose()方法，而matrix没有；ndarray有ndim属性表示数组的维数，而matrix有shape属性表示数组的形状。

总的来说，ndarray和matrix都是用来表示多维数组的数据类型，但是在使用时需要根据具体的需求来选择使用哪种类型。

相关问题

matrix:np.ndarray

Matrix（矩阵）是一个数学概念，用于表示数学上的线性映射。在Python中，我们可以使用NumPy库中的ndarray（N-dimensional array，多维数组）来表示矩阵。NumPy是一个Python库，它提供了许多用于数值计算的工具和数据结构，其中最基本的是ndarray。ndarray是一个N维数组对象，它由相同类型的元素组成，并且每个元素在内存中占用相同的大小。

在NumPy中，我们可以通过构造函数numpy.array()来创建ndarray对象。我们可以通过指定列表或数组来创建ndarray对象。例如，以下代码创建了一个2行3列的矩阵：

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(matrix)

输出结果为：

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

ndarray对象可以进行许多数学操作，例如加、减、乘、除等。NumPy库还提供了许多用于线性代数计算的函数和工具，例如求矩阵的逆、行列式、特征值、特征向量等。

'numpy.ndarray' object has no attribute 'from_matrix'

在NumPy库中，`ndarray`是一个基本数据结构，它代表的是多维数组。然而，`from_matrix`并不是`numpy.ndarray`的内置属性。`from_matrix`可能是某个特定模块或函数的名称，比如在某些版本的Scipy（科学计算库）里有一个叫做`scipy.sparse.csr_matrix.from_array`的方法，可以将二维数组转换为压缩稀疏行矩阵。

如果你看到这个错误，那通常表示你在尝试使用`from_matrix`操作`numpy.ndarray`，但实际上应该使用NumPy提供的其他创建数组的方式，如`np.array()`、`np.zeros()`、`np.ones()`等，或者查阅相关文档确认正确的函数名和导入路径。