np中 matrix array区别

在NumPy中，matrix和array都是用于存储多维数组的数据结构，但是它们有一些区别。

一个matrix是一个二维数组，其中每个元素都可以通过二维坐标（行和列）来访问。而一个array可以有任意数量的维度，每个维度可以有任意数量的元素。matrix主要用于线性代数计算，如矩阵乘法，而array则用于更广泛的数据处理任务。

另外，matrix和array在一些操作上也有不同。例如，两个matrix之间的乘法操作将执行矩阵乘法，而两个array之间的乘法操作将执行元素级别的乘法。此外，matrix有一些特殊方法，如.I和.T，用于求逆矩阵和转置矩阵。

总的来说，如果你需要进行线性代数计算，那么选择使用matrix是更合适的，而如果你需要进行更广泛的数据处理任务，那么选择使用array更为合适。

相关问题

np.array与np.matrix

np.array和np.matrix都是numpy库中用于表示矩阵的数据结构。它们的主要区别在于，np.array可以表示任意维度的数组，而np.matrix只能表示二维矩阵。

具体来说，np.array是一个通用的多维数组对象，可以包含任意类型的元素。它可以用于执行各种数学操作和函数，支持向量化操作，更灵活地处理数据。

而np.matrix是np.array的一个子类，它在进行矩阵运算时提供了更方便的语法和功能。np.matrix对象始终是二维的，并且在进行矩阵乘法等操作时会自动进行矩阵运算。然而，由于np.matrix的限制，它在一些情况下可能不如np.array灵活。

在实际应用中，推荐使用np.array来表示和处理多维数组，因为它更加通用和灵活。

np.arrry 和 np.matrix

np.array和np.matrix都是numpy库中用于表示矩阵和数组的数据结构。

np.array是numpy中最常用的数组类型，它是一个N维的数组对象。np.array有多个参数，其中最常用的是shape和dtype。shape指定数组的维度，dtype指定数组中元素的数据类型。np.array可以进行基本的运算，例如加、减、乘、除等。

np.matrix也是一个numpy中用于表示矩阵的数据结构，它是一个2维矩阵。与np.array不同的是，np.matrix只有一个参数——矩阵本身。np.matrix可以进行矩阵乘法、矩阵加法、求逆矩阵等运算。在进行矩阵运算时，np.matrix具有更好的可读性和易用性。但在某些情况下，使用np.matrix可能会导致代码中出现一些不好的实现细节。因此，通常情况下使用np.array比使用np.matrix更好。