Python mat与array的区别

超、凢脫俗 2022-09-08 11:50 156阅读 0赞

起源：  
　　Python中的numpy包是一个科学计算包，在进行科学计算时多数情况下都会用到这个包，但是其中的array和mat这两个函数的区别还是要注意。数据的类型很有可能是程序出现bug的一个难以发现的原因（自身教训）。

tolist对array和mat的影响，代码如下：

import numpy as np  
two = \[1, 3, 5, 2, 3, 2\]  
two1 = np.array(two)  
print(two) \# \[1, 3, 5, 2, 3, 2\] type:list  
print(two1) \# \[1 3 5 2 3 2\] type:tuple  
print(two1.shape) \# (6,)  
print(two1.tolist()) \# \[1, 3, 5, 2, 3, 2\] type:list  
print(len(two1.tolist())) \# 6  
two2 = np.mat(two)  
print(two2) \# \[\[1 3 5 2 3 2\]\] type:tuple  
print(two2.shape) \# (1, 6)  
print(two2.tolist()) \# \[\[1, 3, 5, 2, 3, 2\]\] type:list  
print(len(two2.tolist())) \# 1  
1  
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可以看到array和mat还是有所不同的。

array: 将list直接转换成了数组，包括但不限于一维的list  
mat: 将list中的数据转换成了矩阵  
所以在使用命令tolist进行对array转换后可以转换成原来的样子，对mat类型转换后会和原来有所不同。

对于二维的list，array和mat基本没有差别：

import numpy as np  
two = \[\[1, 3, 5, 2, 3, 2\]\]  
two1 = np.array(two)  
two2 = np.mat(two)  
print(two1.tolist()) \# \[\[1, 3, 5, 2, 3, 2\]\]  
two5 = two1.T  
two6 = two2.T  
Y1 = np.dot(two1,two1.T) \# \[\[52\]\]  
Y2 = two2\*two2 \# 矩阵相乘：这个会出错  
Y3 = two1\*two1 \# 数组相乘：\[\[ 1 9 25 4 9 4\]\] 元素对应相乘  
Y4 = two2\*two2.T \# 矩阵相乘：\[\[52\]\]  
Y5 = two1\*two1.T  
\# 数组相乘：  
\# \[\[ 1 3 5 2 3 2\]  
\# \[ 3 9 15 6 9 6\]  
\# \[ 5 15 25 10 15 10\]  
\# \[ 2 6 10 4 6 4\]  
\# \[ 3 9 15 6 9 6\]  
\# \[ 2 6 10 4 6 4\]\]  
\#\#创建一个m\*n的数组  
m=3  
n=2  
matrix = \[None\]\*m  
for i in range(len(matrix)):  
matrix\[i\] = \[i\]\*2  
t = np.array(matrix)  
t1 = t.T  
print(t1)  
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总结：numpy中array(数组)和mat(矩阵)的区别  
matrix是array的分支，matrix和array在很多时候都是通用的，你用哪一个都一样。但这时候，官方建议大家如果两个可以通用，那就选择array，因为array更灵活，速度更快，很多人把二维的array也翻译成矩阵。  
但是matrix的优势就是相对简单的运算符号，比如两个矩阵相乘，就是用符号\*，但是array相乘不能这么用，得用方法.dot()  
array的优势就是不仅仅表示二维，还能表示3、4、5…维，而且在大部分Python程序里，array也是更常用的。  
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