matrix() 和 array() 的区别，主要从以下方面说起：
1. 矩阵生成方式不同
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)
结果均为：
[[1 2] [3 4]]
上述变化就是将 “[]” 换成“()”。不同之处在于 b4 内用引号、空格和分号来产生矩阵，这个方法只可以在 matrix() 函数中使用，即b4 = np.mat('1 2; 3 4')。不可以写成的 a4 = np.array('1 2; 3 4') 。
2. 矩阵性质不同
matrix()和 array ()后面加上 .T 得到转置。但是matrix()还可以在后面加 .H 得到共轭矩阵, 加 .I 得到逆矩阵， array()就不可以。
import numpy as np a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b1 = np.mat([[1, 2], [3, 4]]) print(a1.T) print(b1.T)
[[1 3] [2 4]] [[1 3] [2 4]]
import numpy as np a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(a1.H)
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'H'
print(a1.I)
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'I'
import numpy as np b1 = np.mat([[1, 2], [3, 4]]) print(b1.H) print(b1.I)
[[1 3]
[2 4]]
[[-2. 1. ]
[ 1.5 -0.5]]
3. 在矩阵乘法中的不同
array()的乘法是矩阵中对应位置的两个数相乘。
mat()的乘法是矩阵乘法。
import numpy as np a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) c1 = np.array([[5,6],[7,8]]) b1 = np.mat([[1, 2], [3, 4]]) d1 = np.mat([[5,6],[7,8]]) print("a1乘c1的结果：",a1*c1) print("b1乘d1的结果：",b1*d1)
a1乘c1的结果： [[ 5 12]
[21 32]]
b1乘d1的结果： [[19 22]
[43 50]]
array()和mat()，若让他们都遵循矩阵乘法，可以用dot()函数。
print(np.dot(a1,c1)) print(np.dot(b1,d1))
[[19 22]
[43 50]]
[[19 22]
[43 50]]
矩阵平方：array()的平方是矩阵对应位置数的平方。mat()的平方是矩阵乘积。
print("a1的平方",a1**2) print("b1的平方",b1**2)
a1的平方 [[ 1 4] [ 9 16]] b1的平方 [[ 7 10] [15 22]]
总结：
array()乘法：*代表点乘（对应元素相乘），dot()代表矩阵乘。
mat()乘法：*代表矩阵乘，multiply()代表点乘。
4. matrix()和array()关于秩的区别
5. array()和mat()之间的转换
array()——>mat()：np.asmatrix()
a1 = np.array([[1,2], [3,4]])
a1
array([[1, 2],
[3, 4]])
a2 = np.asmatrix(a1)
a2
matrix([[1, 2],
[3, 4]])
mat()——>array()：np.asarray()
b1 = np.mat([[1,2], [3,4]])
b1
matrix([[1, 2],
[3, 4]])
b2 = np.asarray(b1)
b2
array([[1, 2],
[3, 4]])
来自：jeexi