论numpy中matrix 和 array的区别

论numpy中matrix 和 array的区别

Numpy matrices必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。

在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号。例如，a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积。
import numpy as np

a=np.mat('4 3; 2 1')
b=np.mat('1 2; 3 4')
print(a)
# [[4 3]
# [2 1]]
print(b)
# [[1 2]
# [3 4]]
print(a*b)
# [[13 20]
# [ 5 8]]

matrix 和 array 都可以通过objects后面加.T 得到其转置。但是
matrix objects 还可以在后面加 .H f得到共轭矩阵,
加 .I 得到逆矩阵。

相反的是在numpy里面arrays遵从逐个元素的运算，所以array：c 和d的c*d运算相当于matlab里面的c.*d运算。
c=np.array([[4, 3], [2, 1]])
d=np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(c*d)
# [[4 6]
# [6 4]]

而矩阵相乘，则需要numpy里面的dot命令 :
print(np.dot(c,d))
# [[13 20]
# [ 5 8]]

** 运算符的作用也不一样
：
print(a**2)
# [[22 15]
# [10 7]]
print(c**2)
# [[16 9]
# [ 4 1]]

因为a是个matrix，所以a**2返回的是a*a，相当于矩阵相乘。而c是array，c**2相当于，c中的元素逐个求平方。

问题就出来了，如果一个程序里面既有matrix 又有array，会让人脑袋大。但是如果只用array，你不仅可以实现matrix所有的功能，还减少了编程和阅读的麻烦。

当然你可以通过下面的两条命令轻松的实现两者之间的转换：np.asmatrix和np.asarray

对我来说，numpy 中的array与numpy中的matrix，matlab中的matrix的最大的不同是，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。例如下面求平均值的运算
>>> m = np.mat([[1,2],[2,3]])
>>> m
matrix([[1, 2],
[2, 3]])
>>> mm = m.mean(1)
>>> mm
matrix([[ 1.5],
[ 2.5]])
>>> mm.shape
(2, 1)
>>> m - mm
matrix([[-0.5, 0.5],
[-0.5, 0.5]])

对array 来说
>>> a = np.array([[1,2],[2,3]])
>>> a
array([[1, 2],
[2, 3]])
>>> am = a.mean(1)
>>> am.shape
(2,)
>>> am
array([ 1.5, 2.5])
>>> a - am #wrong
array([[-0.5, -0.5],
[ 0.5, 0.5]])
>>> a - am[:, np.newaxis] #right
array([[-0.5, 0.5],
[-0.5, 0.5]])