python中mat和matrix的区别是什么-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关python中mat和matrix的区别是什么，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

创新互联建站专注于宁蒗企业网站建设,自适应网站建设,购物商城网站建设。宁蒗网站建设公司,为宁蒗等地区提供建站服务。全流程按需开发，专业设计，全程项目跟踪，创新互联建站专业和态度为您提供的服务

np.mat()

import numpy as np

b=np.mat（a）是将a转化为矩阵

如果a本身是矩阵，就是创建a的一个引用，相当于：np.matrix(a,copy=False)

无论a和b哪一个发生改变都会影响矩阵本身。

如果a不是矩阵，此时b就是a转化成矩阵的结果，是在原有的基础上进行copy().

np.matrix()

单纯的是创建一个矩阵。

补充：python中numpy模块下函数array()和mat()的区别

1. mat()函数与array()函数生成矩阵所需的数据格式有区别

(1) mat()函数中数据可以为字符串以分号(；)分割，或者为列表形式以逗号（，）分割。而array()函数中数据只能为后者形式。

如mat()函数生成矩阵时一下两种方式都正确。

(2) 而array()函数生成矩阵时数据只能为列表形式。

2. mat()函数与array()函数生成的矩阵计算方式不同

(1) mat()函数中矩阵的乘积可以使用（星号） * 或 .dot()函数，其结果相同。而矩阵对应位置元素相乘需调用numpy.multiply()函数。

(2) array()函数中矩阵的乘积只能使用 .dot()函数。而星号乘 （*）则表示矩阵对应位置元素相乘，与numpy.multiply()函数结果相同。

如生成以下矩阵：

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]])

则a * b = a.dot(b) = c.dot(d) ，其表示矩阵相乘。

而numpy.multiply(a, b) = c * d = numpy.multiply(c, d) ，其表示矩阵对应位置元素相乘。

关于python中mat和matrix的区别是什么就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

标题名称：python中mat和matrix的区别是什么-创新互联
文章分享：http://6mz.cn/article/dhseie.html