python numpy中mat和matrix的區別

個人理解：

np.mat()

import numpy as np

b=np.mat（a）是將a轉化為矩陣

如果a本身是矩陣，就是創建a的一個引用，相當於：np.matrix(a,copy=False)

無論a和b哪一個發生改變都會影響矩陣本身。

如果a不是矩陣，此時b就是a轉化成矩陣的結果，是在原有的基礎上進行copy().

單純的是創建一個矩陣。

補充：python中numpy模塊下函數array()和mat()的區別

(1) mat()函數中數據可以為字符串以分號(；)分割，或者為列表形式以逗號（，）分割。而array()函數中數據隻能為後者形式。

如mat()函數生成矩陣時一下兩種方式都正確。

(2) 而array()函數生成矩陣時數據隻能為列表形式。

(1) mat()函數中矩陣的乘積可以使用（星號） * 或 .dot()函數，其結果相同。而矩陣對應位置元素相乘需調用numpy.multiply()函數。

(2) array()函數中矩陣的乘積隻能使用 .dot()函數。而星號乘（*）則表示矩陣對應位置元素相乘，與numpy.multiply()函數結果相同。

如生成以下矩陣：

a = numpy.mat([[1, 3], [5, 7]]) 
b = numpy.mat([[2, 4], [6, 8]]) 
c = numpy.array([[1, 3], [5, 7]])
d = numpy.array([[2, 4], [6, 8]])

則 a * b = a.dot(b) = c.dot(d) ，其表示矩陣相乘。

而 numpy.multiply(a, b) = c * d = numpy.multiply(c, d) ，其表示矩陣對應位置元素相乘。

以上為個人經驗，希望能給大傢一個參考，也希望大傢多多支持WalkonNet。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。