python 表示矩阵 numpy.array(), numpy.matrix() 和numpy.mat()

2022/3/7 1:15:29

编程Tag： Array 矩阵 python matrix numpy np product

本文主要是介绍python 表示矩阵 numpy.array(), numpy.matrix() 和numpy.mat()，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

先看 numpy.array() 和 numpy.matrix 的区别
我们生成 ndarry A 和 matrix B

	numpy.array()	numpy.matrix()
维度	理论上任何维度	只能2维
转置	A.T 或 A.transpose()	B.T 或 B.transpose()
矩阵乘法 (点乘， dot product) (以乘以自身的转置为例)	np.dot(A, A.T) 或 A@A.T	np.dot(B, B.T) 或 B@B.T 或 B*B.T
元素乘法 (element-wise product, Hadamard product) (以乘以自身为例)	np.multiply(A, A) 或 A*A	np.multiply(B, B)

numpy.matrix() 处于deprecate warnings, 将来有可能不再支持，建议统一使用numpy.array() 处理矩阵.

numpy.mat(A) 产生ndarry A的矩阵形式的引用，比如我们用C 来表示 A 的一个matrix引用

这篇关于python 表示矩阵 numpy.array(), numpy.matrix() 和numpy.mat()的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！