Numpy入门(三)：矩阵基本操作

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文章目录

1. 创建Numpy矩阵2. 矩阵的运算3. 矩阵的属性4. 数组与矩阵的区别

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1. 创建Numpy矩阵

使用mat函数创建矩阵

如果输入是matrix或ndarrary，不会为它们创建副本，直接在原本上进行操作 matr1 = np.mat("1 2 3;4 5 6;7 8 9")

使用matrix函数创建矩阵

含有copy参数，若为True，则创建副本 matr2 = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

使用bmat函数合成矩阵

（行方向组合; 列方向组合） np.bmat("arr1 arr2; arr1 arr2") # 先在行方向进行组合，再在列方向进行组合 np.bmat("arr1 arr2") # 行方向组合 np.bmat("arr1; arr2") # 列方向组合

2. 矩阵的运算

在Numpy中，矩阵运算是针对整个矩阵中的每个元素进行的。与使用for循环相比，其在运算速度上更快矩阵与数相乘 matr1 * 3 矩阵相加减 matr1 ± matr2 矩阵相乘 （数学意义上的相乘） matr1 * matr2 矩阵对应元素相乘 np.multiply(matr1, matr2)

3. 矩阵的属性

matrix.T/H/I/A

4. 数组与矩阵的区别

数组的维度可高于矩阵，NumPy矩阵严格是二维的矩阵继承于数组，矩阵是数组的分支，矩阵和数组在很多时候都是通用的矩阵可用数组中所不能用的函数矩阵中的*与数组中的不同，矩阵中的是数学意义上的矩阵相乘