numpy数组和矩阵之间有什么区别？我应该使用哪一个？
numpy数组和矩阵是numpy库中常用的数据结构，它们在数学和科学计算中起着重要的作用。它们之间的区别如下：
- 数据结构：
- Numpy数组（ndarray）是一个多维数组对象，可以包含任意类型的元素。它是一个灵活的容器，可以表示向量、矩阵和更高维度的数据。
- 矩阵（matrix）是numpy的一个特殊数组对象，它只能是二维的，并且专门用于线性代数运算。
- 运算规则：
- Numpy数组进行元素级别的运算，即对数组中的每个元素进行操作。
- 矩阵进行矩阵运算，如矩阵乘法、矩阵求逆等。矩阵对象重载了运算符，使得矩阵运算更加方便。
- 使用场景：
- 如果需要进行通用的数值计算和科学计算，通常使用numpy数组。它适用于大多数情况，包括向量运算、统计分析、图像处理等。
- 如果需要进行线性代数运算，如矩阵乘法、求逆、特征值分解等，可以使用矩阵对象。矩阵对象提供了更简洁的语法和更直观的数学表示。
在实际应用中，numpy数组更为常用，因为它更灵活且功能更全面。矩阵对象在特定的线性代数计算中更为方便，但在其他情况下可能会受到限制。因此，如果不确定使用哪个，建议首先尝试使用numpy数组。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云产品：云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
- 腾讯云产品：云数据库 MySQL 版（https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql）
- 腾讯云产品：人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
- 腾讯云产品：物联网（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
- 腾讯云产品：移动开发（https://cloud.tencent.com/product/mobdev）
- 腾讯云产品：对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
- 腾讯云产品：区块链（https://cloud.tencent.com/product/baas）
- 腾讯云产品：元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/mu）
相关·内容
在numpy中，一些操作返回形状为(R, 1)的操作，但有些操作返回(R,)。这将使矩阵乘法更加繁琐，因为需要显式的reshape。例如，给定一个矩阵M，如果我们想要执行numpy.dot(M[:,0], numpy.ones((1, R)))，其中R是行数(当然，同样的问题也发生在列上)。我们将得到matrices are not aligned错误，因为M[:,0]是形状(R,)，而numpy.ones((1, R))是形状(1, R)。
所以我的问题是：
形状(R, 1)和(R,)有什么区别？我知道字面上是数字列表和列表列表，其中所有的列表都只包含一个数字。只是想知道为什么不设计nu
浏览 6提问于2014-02-26得票数 410
回答已采纳
np.array(1，2)和np.array([1，2])有什么区别？哪一个是矩阵？我也不明白输出的形状为上述张量。前者返回(2 )，后者返回(1,2)。
浏览 2提问于2022-07-13得票数 0
回答已采纳
numpy.matrix和np.asmatrix都可以用来构造矩阵。 a = np.arange(6).reshape(3,2)
print(np.matrix(a))
print(np.asmatrix(a)) numpy.matrix和np.asmatrix有什么区别吗？
浏览 64提问于2019-07-04得票数 0
1回答
numpy.linalg.matrix_power中的计算与直接将矩阵本身乘以多少次有什么区别？这就是我观察到的，也是我所困惑的。
>> Matrix A:
[[2 4 5],
[4 4 5],
[8 3 1]]
>> numpy.linalg.matrix_power(A, 3)
[[556 501 530]
[676 579 600]
[708 500 471]]
>> (A * A) * A
[[556 501 530]
[676 579 600]
[708 500 471]]
但
>> A = normalize(A,
浏览 0提问于2020-01-22得票数 0
回答已采纳
2回答
如何绘制涉及复数的图？
、、、、
我想绘制一个1/(1+(i)(omega)(tau))的大小与频率f的关系图，其中i是虚数，omega=(2)(pi)(f)，tau是常数。以下是守则的第一部分：
import pylab as pl
import numpy as np
f=np.logspace(-2,4,10)
tau=1.0
omega=2*np.pi*f
y=np.complex(1,omega*tau)
print y
但我得到了这个TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars。有什么问题吗？为什么我不能放置f (这是一个数组
浏览 4提问于2014-10-28得票数 0
回答已采纳
1回答
形状为(N,1)和(N，)的numpy数组(比方说X)有什么区别？这两个不都是Nx1矩阵吗？我这样问的原因是因为有时计算会返回一个或另一个。
浏览 1提问于2013-06-08得票数 18
回答已采纳
1回答
Scipy稀疏矩阵中的寻址范围
、、、、
我有一个很大的矩阵，目前在numpy中，我想将其移植到scipy稀疏矩阵，因为保存numpy (2000,2000)矩阵的文本表示超过100mb。
(1) scipy中提供的稀疏矩阵似乎过多[例如，或-对于简单的增量，哪一个是最佳的，并且保存到数据库中是有效的？
(2)我希望能够像这样寻址矩阵中的范围：
>> import numpy as np
>> a = np.zeros((1000,1000))
>> a[3:5,4:7] += 1
这对于稀疏矩阵来说似乎是不可能的？
浏览 2提问于2011-02-03得票数 4
回答已采纳
1回答
矩阵乘法与数组点阵的区别
、、、、
我是Python的新手。我在做矩阵乘法时遇到了麻烦。我有两个列表：
A =[3.0,3.0]
# 1 by 2 matrix
B =[[ 50.33112583, -49.66887417],
[-49.66887417, 50.33112583]]
# 2 by 2 matrix
Result should be :
# 1 by 2 matrix
c = [1.9867549668874176, 1.986754966887446]
Right now
浏览 0提问于2014-10-17得票数 5
1回答
尺寸和通道的差异
、、
我有一个图像存储为一个numpy数组：
image = np.array([
[[ 11, 12],
[ 13, 14],
[ 15, 16]],
[[ 21, 22],
[ 23, 24],
[ 25, 26]],
[[ 31, 32],
[ 33, 34],
[ 35, 36]]])
我打印的形状和尺寸：
>>> print('image shape', image.shape, 'image dimensions', image.ndim
浏览 2提问于2019-10-29得票数 1
回答已采纳
LinkedList和ArrayList有什么区别？我怎么知道什么时候使用哪一个？
浏览 0提问于2010-04-21得票数 10
代码1:
let readonlyArray: ReadonlyArray<string | number> = ["test", 1, 1];
代码2:
let readonlyArray: Readonly<[string, number]> = ["test", 1, 1];
这两行代码似乎都做类似的事情。我不知道将数组声明为ReadOnly和ReadOnlyArray有什么区别。
另外，哪一个是性能最好的，为什么？
浏览 2提问于2018-01-17得票数 19
回答已采纳
两者有什么区别？我有一个图像矩阵，我把它压平成一个fftw_complex连续数组？我该去哪一个去fftw_plan_dft_2d或fftw_plan_dft_1d？
我试过这两种方法，但两者的行为有很大不同吗？
我试着阅读这些文档，但无法了解它们的区别和用法。
浏览 17提问于2017-10-23得票数 1
回答已采纳
3回答
假设我有Numpy数组p和一个稀疏矩阵q，这样
>>> p.shape
(10,)
>>> q.shape
(10,100)
我想做一个p和q的点乘积。当我尝试使用numpy时，我得到以下结果：
>>> np.dot(p,q)
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python2.7/dist packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2883, in run_code
exec(co
浏览 4提问于2015-06-25得票数 1
回答已采纳
2回答
在Matlab中，矩阵的缓冲区在列中是连续的。那么Python的numpy数组呢？在numpy.empty((n,1))和numpy.empty((1,n))之间哪个更好？
浏览 6提问于2013-08-30得票数 1
回答已采纳
2回答
我对Python相当陌生，我想知道在以下方面有什么区别：
inv(A)
和
A.I
两者都返回包含矩阵A的逆的Numpy数组。
在我看来，A.I似乎是从存储矩阵逆的矩阵类中访问变量；然而，这意味着每次更改A时，都必须重新计算A的逆值(在我看来这似乎不符合逻辑)。
浏览 1提问于2013-01-10得票数 3
回答已采纳
2回答
如何在Haskell中表示2d数组整数，以便能够访问O(1)或O(logN)中(i，j)中的任何元素？
用Data.Array和Data.Vector进行定义有什么区别？哪一个更实用
data Matrix = Vector (Vector Int)
如果我定义为以上，如何使一个函数转换这个矩阵？
例如:转置[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]将返回[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]
浏览 3提问于2019-04-10得票数 5
回答已采纳
2回答
多对矩阵上的Numpy.dot
、、、、
我有两个矩阵numpy.ndarray的列表：(a1，a2，a3.，an)和(b1，b2，b3.，bn)，每个矩阵都是的平方矩阵--某种大小，并不是所有的矩阵都是相同的大小，但不是所有的b矩阵都是相同的大小，但是可以保证dim(ai)==dim(bi) (这意味着我们只乘以相同大小的矩阵)。
我想分别点出它们: a1*b1，a2*b2.....an*bn，并将结果存储在c1，c2....etc中，除了在一个for循环中遍历1对1之外，还有什么方法可以做到吗？
我目前正在使用：
# a_list and b_list contain n matrices each
# a[i] & b[
浏览 5提问于2020-04-20得票数 0
回答已采纳
5回答
在比较shape和len时，是否存在(例如性能上)的差异？请考虑以下示例：
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.array([1,2,3,4])
In [3]: a.shape
Out[3]: (4,)
In [4]: len(a)
Out[4]: 4
快速运行时比较表明，两者没有差别：
In [17]: a = np.random.randint(0,10000, size=1000000)
In [18]: %time a.shape
CPU times: user 6 µs, sys: 2 µs, total: 8 µs
Wall
浏览 3提问于2016-05-24得票数 16
回答已采纳
我的问题很简单:矩阵反演的numpy.linalg.inv函数和scipy.linalg.inv函数有什么区别？
Scipy函数只是Numpy函数的包装器吗？效率，数值稳定性，速度..。我应该选哪一种？
谢谢！
浏览 5提问于2015-08-25得票数 7
回答已采纳
1回答
附录和~的区别是什么？
、、、
我读过，如果我经常分配字符串，我应该使用，但是Appender的原理工作与~操作符不同吗？
两者(afaik)都是用于内存分配的。那有什么区别呢？哪一个比另一个更好？
浏览 4提问于2017-04-19得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个相对较大的NumPy数组(近300 k行和20+列，但大多数值为0)，需要使用scikit-learn的函数计算距离矩阵。
不幸的是，除非我将输入数组转换为稀疏矩阵，否则该进程将遇到内存错误。SciPy提供了许多，我不知道哪一个最适合这种特殊情况。
我找到了一个支持CSR或CSC的，但我不知道哪一个最适合计算距离矩阵。欢迎任何建议！
浏览 11提问于2014-12-01得票数 2
回答已采纳
如果我有一个NumPy数组
>>> x = np.arange(10)
使用object方法获取有关数组的信息有什么区别？
>>> x.mean()
4.5
与使用NumPy函数相比
>>> np.mean(x)
4.5
我希望object方法正在调用该函数，但是有一些示例表明函数不是作为方法包含的，例如
>>> np.median(x)
4.5
>>> x.median()
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute &
浏览 0提问于2018-03-30得票数 4
回答已采纳
我有一个图像和颜色校正矩阵(ccm)。
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('1.jpg') # shape = (512, 512, 3)
ccm = np.array([1.0234, -0.2969, -0.2266,
-0.5625, 1.6328, -0.0469,
-0.0703, 0.2188, 0.6406])
我写了一个函数
def color_correction(img, ccm):
'''
浏览 18提问于2019-10-15得票数 0
我在找一些指南，@fluent-ui/react和@fluent-ui/react-northstar.有什么区别？这份文件(README)非常不精确。我不知道该用哪一个来做什么。我写的反应组件将在webapp和单词插件中运行。你知道该选哪一个吗？他们两人看上去都有点不同，而且觉得主题的工作方式有点不同。
浏览 5提问于2020-07-03得票数 13
回答已采纳
我正在对一个使用4x3和4x4矩阵来制作骨架的游戏进行建模，但我看到了一个骨架也可以用四元数旋转和矢量平移和缩放来制作。
这两者有什么区别？第一个有更多的价值，我想，但是，哪一个更好？
如果我有一个4x3/4x4矩阵骨架，我能以某种方式将其转换为旋转、平移和缩放吗？
浏览 0提问于2014-07-27得票数 1
有两个创建数组的选项：
x = numpy.array([[5, 5, 3, 2], [2, 1, 0, 9], [3, 7, 6, 0]])
y = numpy.array([(5, 5, 3, 2), (2, 1, 0, 9), (3, 7, 6, 0)])
但它们都有相同的输出。
[[5 5 3 2]
[2 1 0 9]
[3 7 6 0]]
它们都有相同的类型：
<class 'numpy.ndarray'>
哪一种更好，有什么区别？
浏览 1提问于2017-06-27得票数 5
回答已采纳
交换机和SynchronousQueue有什么区别？它们中的每一种都可以使用的场景是什么？哪一个性能更好？(锁定？)
浏览 3提问于2012-03-16得票数 15
在它们的教程中有一些使用mesos-slave的示例。mesos-slave和mesos-agent有什么区别？哪一个是首选的？
浏览 0提问于2017-07-11得票数 2
3回答
添加附加的numpy数组
、、、
我目前正在尝试将多个Numpy数组追加到一起。基本上，我想做的是从一个(1xm)矩阵开始(从技术上讲是一个向量)，最后得到一个(n X m)矩阵。因此，从n(1xm)矩阵(向量)到1 (n X m)矩阵(如果有任何意义的话)。这样做的最终目的是使用numpy.savetxt()函数将矩阵写入csv-file，这样我就得到了一个长度为m的n列的csv-file。
这样做的问题是，numpy.append()将向量添加到一个(1 X 2m)向量中。因此，假设a1和a2是Numpy数组，每个数组有10000个元素。我将使用append函数将a2附加到a1中，同时创建一个名为a的新数组，该数组同时包含
浏览 0提问于2015-06-09得票数 1
1回答
@throw NSException和NSException raise有什么区别？我想知道我应该使用哪一个(有一个合适的用例来使用)，为什么？
浏览 3提问于2014-02-14得票数 7
回答已采纳
3回答
问题
我想使用numpy或scipy计算以下内容：
Y = A**T * Q * A
其中A是m x n矩阵，A**T是A的转置，Q是m x m对角矩阵。
由于Q是对角矩阵，所以我只将其对角线元素存储为向量。
Y的求解方法
目前我可以想出两种计算Y的方法
Y = np.dot(np.dot(A.T, np.diag(Q)), A) andY = np.dot(A.T * Q, A).
显然，选项2比选项1更好，因为不需要用diag(Q)创建真正的矩阵(如果这是numpy真正要做的……)
但是，这两种方法都存在这样的缺陷，即必须分配比实际需要的内存更多的内存，因为A.T * Q和np.dot(A
浏览 2提问于2012-02-28得票数 28
回答已采纳
4回答
像这样声明多维数组有什么区别：
int a[5][5];
或者这个
int* a[5];
使用哪一个更好？谢谢。
浏览 0提问于2011-11-04得票数 1
回答已采纳
我是刚在python和numpy工作的。假设我有一个叫做addTwo的函数，它只返回给定的值+ 2。我的问题是，np.vectorize(addTwo )(矩阵)和addTwo (矩阵)之间有什么区别。两者都给了我相同的输出。基本上，我的问题是:如果我有以下代码：
import numpy as np
def addTwo(a):
return a + 2
matr = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
我想知道这两者之间的区别：
addTwo(matr)
np.vectorize(addTwo)(matr)
浏览 3提问于2017-10-22得票数 0
回答已采纳
cblas_dcopy和dcopy之间有什么区别？我主要使用dcopy，因为它在中用来复制我的矩阵。
double* a = (double*)mkl_malloc(4 * 4 * sizeof(double), 64);
double* b = (double*)mkl_malloc(4 * 4 * sizeof(double), 64);
... calculations/operations ...
int one = 1;
int sxtn = 16;
dcopy(&sxtn, a, &one, b, &one);
这是错的吗？我最近遇到了形式的另一种方式：
浏览 1提问于2013-07-03得票数 1
回答已采纳
我有两个x-y坐标数组，我想找出一个数组中每个点与另一个数组中所有点之间的最小欧几里德距离。数组的大小不一定相同。例如：
xy1=numpy.array(
[[ 243, 3173],
[ 525, 2997]])
xy2=numpy.array(
[[ 682, 2644],
[ 277, 2651],
[ 396, 2640]])
我的当前方法循环遍历xy1中的每个坐标xy1，并计算该坐标与其他坐标之间的距离。
mindist=numpy.zeros(len(xy1))
minid=numpy.zeros(len(xy1))
for i,xy in enumerate(xy1)
浏览 6提问于2009-12-09得票数 45
回答已采纳
1回答
如何将矩阵和响应向量混合在一起
、、、、
我有一个数据集X，y，其中X是观测矩阵n*p，y是响应向量n*1。
我想在不丢失“逐行”关系的情况下混洗y和X的行。
如何使用numpy、scipy或sklearn轻松完成此操作
浏览 2提问于2014-02-25得票数 0
1回答
链表表示的稀疏矩阵和数组表示的稀疏矩阵有什么区别(优点/缺点)？
链表表示法存储行和列链接，如下所示：
数组存储行、列和值。
浏览 1提问于2018-04-18得票数 1
我读了一个csv文件，做了一些操作，得到了一个对象x，当我使用type(x)时，它会返回numpy.matrixlib.defmatrix.matrix。我以前从未见过这种类型，我想知道它和一个常见的'numpy矩阵‘之间是否有什么区别。谢谢!
浏览 2提问于2016-12-08得票数 1
回答已采纳
在给定Gram矩阵或坐标的情况下，是否有一种有效的方法来计算TensorFlow中的欧几里德距离矩阵？ 欧几里德距离矩阵是一个n乘n矩阵，其条目由每对点(x，y，z)之间的平方距离给出。Gram矩阵就是内积的矩阵。因此，如果X是一个列是点的3xn矩阵，那么Gram矩阵由X^T@X给出。有一个简单的公式可以将Gram矩阵转换为距离平方矩阵。 换句话说，有没有一种简单的方法可以用TensorFlow (特别是v1)编写下面的numpy/scipy函数？如果是这样的话，哪一个更有效？ # Compute Euclidean distance matrix from Gram matrix
def
浏览 52提问于2020-08-28得票数 0
我正在使用Python3.6进行数据拟合。最近，我遇到了下面的问题，我缺乏经验，所以我不知道如何处理这个问题。
如果在同一组数据点上使用numpy.polyfit(x，y，1，cov=True)和scipy.curve_fit(lambda: x，a，b: a*x+b，x，y)，则得到几乎相同的系数a和b，但scipy.curve_fit的协方差矩阵的值约为numpy.polyfit值的一半。
由于我想使用协方差矩阵的对角线来估计系数的不确定性(u =numpy.sqrt(numpy.diag(Cov)，所以我有三个问题：
哪个协方差矩阵是正确的(我应该使用哪一个)？
为什么会有区别？
浏览 3提问于2018-08-23得票数 7
回答已采纳
2回答
我有一个矮小的数组：
>>> type(myArray1)
Out[14]: numpy.ndarray
>>> myArray1.shape
Out[13]: (500,)
我有另一个数组：
>>> type(myArray2)
Out[14]: numpy.ndarray
>>> myArray2.shape
Out[13]: (500,1)
(1) (500,1)与(500，1)有什么区别？
(2)如何将(500，)改为(500,1)
浏览 4提问于2016-01-21得票数 3
回答已采纳
当我以下列方式编写代码时：
from numpy import *
H = array([1,1])
Ht = transpose(H)
Ht
我得到了与H相同的矩阵，而不是H的转置。
但是，当我以如下方式改变矩阵H时：
from numpy import *
H = array(([1,1],[2,3]))
Ht = transpose(H)
Ht
我得到了H的转位。
我不明白这里发生了什么。它是使用转置函数的方式，还是定义矩阵的方式？
浏览 0提问于2018-08-26得票数 0
回答已采纳
我正在学习JAVA，我遇到了以下在类中使用Array的方法。它们之间有什么区别，哪一个更方便将来使用？
ArrayList<Integer> quizGrades = new ArrayList<Integer>();
quizGrades.add(95);
quizGrades.add(87);
quizGrades.add(83);
或
int[] quizGrades = new int[3];
quizGrades[0] = 95;
quizGrades[1] = 87;
quizGrades[2] = 83;
浏览 0提问于2017-02-25得票数 3
来自man mdadm：
-E, --examine
Print contents of the metadata stored on the named device(s). Note the
contrast between --examine and --detail. --examine applies to devices which
are components of an array, while --detail applies to a whole array which is
currently active.
这个说法很神秘..。在我的
浏览 0提问于2014-10-21得票数 1
回答已采纳
讨论了乘积算子与矩阵算子的区别。
与许多矩阵语言不同，产品运算符*在NumPy数组中按元素操作。矩阵积可以使用@运算符(在python >=3.5中)或点来执行。
问:在矩阵上扮演元素的操作符与矩阵上的操作符有什么区别？
它将如何改变结果？
浏览 7提问于2022-07-02得票数 -1
回答已采纳
2回答
我对Numpy阵列感到很困惑。假设我有两个Numpy数组。
a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
b = np.array([[1,10], [1, 10]])
我对a和b的解释是3x2和2x2矩阵，即，
a = 1 2 b = 1 10
3 4 1 10
5 6
然后，我认为做a * b应该很好，因为它是3x2和2x2矩阵的乘法。然而，这是不可能的，我不得不使用a.dot(b)。
考虑到这个事实，我认为我对Numpy数组的整数是不正确的。有人能让我知道我该怎么看待Numpy数组吗？我知道，如果我将a*b和b转换成np.ma
浏览 2提问于2016-11-08得票数 0
回答已采纳
在Python的numpy库中，np.random.seed方法可以接受两种不同类型的参数：int和array_like[int]。
他们之间有什么区别？例如：np.random.seed(2)和np.random.seed([2013, 1, 4])。
浏览 3提问于2016-05-07得票数 8
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播活动推荐
腾讯云开发者
