Python矩阵中matrix()和array()函数区别

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python矩阵中matrix()和array()函数区别

本篇主要介绍内容是矩阵中matrix()和array()函数的区别。主要从以下几方面说起：

  1. 使用numpy库生成指定矩阵的方法差异
  2. 矩阵性质的差异
  3. 在矩阵乘法的不同体现
  4. matrix()和array()关于秩的区别
  5. array()函数和mat()函数之间的转换
  6. 一些基本知识

1、具体矩阵生成方式的不同：

我们指定生成以下矩阵：


简单矩阵

选取此矩阵的原因是：二阶方便计算；矩阵可逆；逆函数容易得到(可口算出)。

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import numpy as np

a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b1 = np.mat([[1, 2], [3, 4]])

a2 = np.array(([1, 2], [3, 4]))
b2 = np.mat(([1, 2], [3, 4]))

a3 = np.array(((1, 2), (3, 4)))
b3 = np.mat(((1, 2), (3, 4)))

b4 = np.mat('1 2; 3 4')

print("\n",a1,"\n",b1,"\n",a2,"\n",b2,"\n",a3,"\n",b3,"\n",b4)

输出结果为：

1
2
[[1 2]
[3 4]]

上述函数的变化无非就是把大括号内的”[]”换成”()”，但括起来的认为一个整体，不同之处在于b4内用括号、空格和分号来产生矩阵、这个方法只可以在maxtrix()函数中使用，不可以写成 a4 = np.array(‘1 2; 3 4’)

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