😎Python Numpy的数组array和矩阵matrix
在Python的数据科学领域,Numpy是一个不可或缺的库,尤其在处理数值计算时。今天聊聊`array`和`matrix`的区别!😄
首先,`array`是Numpy的核心数据结构之一,它是一个多维数组对象,支持各种数学运算和操作。而`matrix`更像是一个二维数组,专门用于矩阵运算,语法上更贴近传统线性代数的表达方式。🔍
例如,假设我们有一个`m`,它是一个`matrix`:
```python
import numpy as np
m = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])
print(m m) 矩阵乘法直接使用 ``
```
这里,`m`的乘法遵循线性代数规则。但如果换成`array`,需要使用`np.dot()`函数。🧐
那么,该用`array`还是`matrix`?建议优先选择`array`,因为它功能更强大且兼容性更好。`matrix`虽然直观,但在实际开发中已被逐渐淘汰。💡
总之,掌握这两者的差异,能让你在数据分析和机器学习的路上更加得心应手!🚀
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