numpy 中的matrix 和array

在NumPy中，matrix是array的一个小的分支，包含于array。因此，matrix拥有array的所有特性。但是，matrix必须是2维的，而array可以是多维的（1D，2D，3D····ND）。在做归约运算时，array的维数会发生变化，但matrix总是保持为2维。例如，对于一个2x2的matrix，求平均值的运算会得到一个2x1的matrix，而对于一个2x2的array，同样的运算会得到一个1维的array。因此，在使用NumPy进行科学计算时，需要根据具体情况选择使用matrix还是array。

相关问题

numpy matrix和array区别

### 回答1：
numpy中的matrix和array都是用来存储多维数组的数据结构，但是它们有一些区别。

1. matrix是二维数组，而array可以是任意维度的数组。

2. matrix只能进行矩阵运算，而array可以进行任意维度的数组运算。

3. matrix的乘法运算使用*符号，而array的乘法运算使用dot()函数。

4. matrix的切片返回的是一个matrix对象，而array的切片返回的是一个array对象。

5. matrix的转置使用T属性，而array的转置使用transpose()函数。

总的来说，如果你需要进行矩阵运算，那么使用matrix更方便；如果你需要进行任意维度的数组运算，那么使用array更方便。

### 回答2：
numpy中的matrix和array都是用来处理多维数组的数据结构，但它们有一些区别。

首先，matrix是一个二维数组，而array可以是任意维度的数组。这意味着matrix只能处理二维矩阵操作，而array可以处理任意维度的矩阵操作。

其次，matrix只能进行矩阵运算，而array可以进行矩阵运算和逐元素运算。也就是说，对于两个matrix对象进行乘法运算，会进行真正的矩阵乘法操作；而对于两个array对象进行乘法运算，会进行逐元素相乘操作。

此外，matrix对象具有一些特定的运算符重载。例如，通过`*`操作符进行矩阵乘法运算，使用`**`操作符进行矩阵的幂运算。

另外一个区别是matrix对象是一个子类，继承自numpy的ndarray对象。由于继承的关系，matrix对象拥有ndarray对象的所有方法和属性，同时还有一些matrix独有的方法。

虽然matrix具有一些特殊的性质和方法，但大多数情况下，使用array更加方便和灵活。这是因为在科学计算中，多维数组的操作通常不仅仅只涉及到矩阵运算。因此，通常建议优先使用array而不是matrix。

### 回答3：
NumPy中的matrix和array都是用于数值计算的数据结构，但它们在一些方面有一些不同。

首先，matrix是array的子类，因此可以使用array中的方法和功能。但matrix有一些额外的功能，使得它更适合于线性代数运算。例如，matrix可以使用*运算符实现矩阵乘法，而array对应的操作是使用multiply()函数。

其次，matrix是二维的数据结构，而array可以是任意维度的。这意味着创建一个matrix时，输入的数据必须是二维的，而创建一个array时可以是任意维度的。例如，使用matrix创建一个二维矩阵可以是matrix([[1, 2], [3, 4]])，但使用array创建一个二维数组可以是array([[1, 2], [3, 4]])。

此外，matrix具有固定的行和列的结构，因此在进行矩阵运算时，可以直接使用矩阵的行和列的标签进行索引，而不需要使用索引值。这使得代码更加直观和易读。

然而，array在其他方面的功能上比matrix更加灵活和强大。因为它可以是任意维度的，所以在处理高维数组或非线性代数操作时，array更加适用。同时，array也更加常用和广泛应用，因为它是NumPy中最基本的数据结构。

总之，matrix和array在功能和用途上有一些差异。如果需要进行线性代数运算或者处理二维数组，matrix是一个较好的选择；而如果需要处理任意维度的数组或者需要更灵活的操作，array更加合适。

numpy.matrix转换成array

### 回答1：
可以使用numpy.asarray()函数将numpy.matrix转换成array。例如：

import numpy as np

# 创建一个2x2的矩阵
mat = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])

# 将矩阵转换成array
arr = np.asarray(mat)

print(arr)

输出：

[[1 2]
 [3 4]]

### 回答2：
将numpy中的matrix对象转换为array对象非常简单。可以使用matrix对象的getA()方法来实现。getA()方法返回一个与matrix对象具有相同数据的array对象。

下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个matrix对象
m = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])

# 将matrix对象转换为array对象
a = m.getA()

print(a)

输出结果为：[[1 2]
[3 4]]

这样就成功将matrix对象转换为array对象了。转换后的array对象可以通过索引和切片来访问和操作数据。

### 回答3：
要将numpy.matrix转换成array，可以使用numpy的asarray()函数。通过该函数，可以将numpy.matrix对象转换成一个numpy数组（array）。下面是一个具体的示例：

假设有一个numpy.matrix对象，名为mat：

import numpy as np

mat = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])

要将mat转换成一个array，可以使用asarray()函数：

array = np.asarray(mat)

现在，mat成功被转换成一个array。可以打印array进行验证：

print(array)

输出结果为：

[[1 2]
 [3 4]]

可以看到，mat被成功转换成了一个array对象。这个array可以进行和其他numpy数组一样的操作和运算。