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  • python(44):array和matrix的运算

    在NumPy中,array用于表示通用的N维数组,matrix则特定用于线性代数计算。array和matrix都可以用来表示矩阵,二者在进行乘法操作时,有一些不同之处。

    使用array时,运算符 * 用于计算数量积(点乘),函数 dot() 用于计算矢量积(叉乘),例子如:

    import numpy as np
     
    a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
     
    print 'a * b = 
    ', a * b
    print 'dot(a, b) = 
    ', np.dot(a, b)
    
    运行的结果为:
    a * b = 
    [[ 5 12]
     [21 32]]
    dot(a, b) = 
    [[19 22]
     [43 50]]

    可见,当a和b为array时, a * b 计算了a和b的数量积(对应Matlab的 a .* b ), dot(a, b) 计算了a和b的矢量积(对应Matlab的 a * b )。

      与array不同的是,使用matrix时,运算符 * 用于计算矢量积,函数 multiply() 用于计算数量积,例子如:

    import numpy as np
     
    a = np.mat('1 2; 3 4')
    b = np.mat('5 6; 7 8');
     
    print 'a * b = 
    ', a * b
    print 'multiply(a, b) = 
    ', np.multiply(a, b)
    运行结果为:
    a * b = 
    [[19 22]
     [43 50]]
    multiply(a, b) = 
    [[ 5 12]
     [21 32]]

    可见,当a和b为matrix时, a * b 计算了a和b的矢量积,与 multiply(a, b) 计算了a和b的数量积。当使用matrix时,无论是生成矩阵还是计算,Numpy的风格和Matlab更加贴近,降低了语言切换时的负担。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lovychen/p/6812258.html
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