Python numpy矩阵操作：mat()与array()的区别与用法

在Python的科学计算库NumPy中，矩阵操作是至关重要的，特别是对于那些习惯于MATLAB环境的用户。本文将深入探讨Python numpy中的矩阵基本用法，重点在于`mat()`函数和`array()`函数的区别。 首先，`mat()`函数用于创建矩阵对象，它可以接受字符串或列表形式的数据，并将其转化为矩阵类型。例如，`np.mat('1 3;5 7')`会创建一个2x2的矩阵，其中分号`;`用于分隔行。同时，`np.mat([[1,2],[3,4]])`也创建了一个同样的矩阵，但使用的是列表嵌套的方式。通过`type()`函数，我们可以看到它们都是`numpy.matrixlib.defmatrix.matrix`类型，这表明它们是矩阵对象，而非普通的数组。 相比之下，`array()`函数创建的是NumPy的数组对象，即`numpy.ndarray`。数组对象在进行数学运算时遵循广播规则，而矩阵对象则保留了线性代数运算的特性，如矩阵乘法。例如，当你尝试用`*`运算符对两个矩阵进行乘法时，如果是`numpy.ndarray`，它会执行元素级乘法，而如果是`numpy.matrix`，则会执行矩阵乘法。因此，类型的不同可能导致运算结果的显著差异。 在Python中，NumPy的矩阵类`numpy.matrix`提供了类似于MATLAB的矩阵操作体验。例如，矩阵转置可以用`T`属性实现，矩阵乘法可以用`*`运算符，矩阵的行列式可以使用`linalg.det()`函数，逆矩阵可以使用`linalg.inv()`函数，范数可以使用`linalg.norm()`函数。需要注意的是，由于`numpy.matrix`可能会在某些情况下导致混淆，特别是在涉及到广播规则的运算时，所以现在推荐使用`numpy.ndarray`进行大多数数值计算，然后使用`numpy.linalg`模块来进行线性代数操作。 在实际编程中，为了确保代码的兼容性和可读性，应根据具体需求选择使用`mat()`还是`array()`。如果需要进行传统的线性代数运算，如矩阵乘法、求解线性系统等，使用`numpy.matrix`可能是合适的。但如果是进行更复杂的数组操作，比如卷积、统计计算等，通常建议使用`numpy.ndarray`。 此外，处理大型数据集时，数组的内存效率和计算性能都非常重要。`numpy.ndarray`在优化内存布局和计算速度方面表现出色，尤其是在进行并行计算时。因此，即使在处理矩阵数据时，也常常选择使用数组，而不是矩阵。 了解`numpy.matrix`和`numpy.ndarray`之间的差异，以及何时使用它们，是Python科学计算中的关键技能。掌握这些基础知识可以帮助你编写出更加高效、清晰的代码。在使用`numpy`进行矩阵运算时，一定要清楚操作的对象类型，以避免预期之外的结果。