起源：
　　Python中的numpy包是一個科學計算包，在進行科學計算時多數情況下都會用到這個包，但是其中的array和mat這兩個函數的區別還是要注意。數據的類型很有可能是程序出現bug的一個難以發現的原因（自身教訓）。
　　

　　tolist對array和mat的影響，代碼如下：
　　

import numpy as np
two = [1, 3, 5, 2, 3, 2]
two1 = np.array(two)
print(two) # [1, 3, 5, 2, 3, 2] ?type:list
print(two1) # [1 3 5 2 3 2] ?type:tuple
print(two1.shape) # (6,)
print(two1.tolist()) # [1, 3, 5, 2, 3, 2] ?type:list
print(len(two1.tolist())) # 6
two2 = np.mat(two)
print(two2) # [[1 3 5 2 3 2]] ?type:tuple
print(two2.shape) # (1, 6)
print(two2.tolist()) # [[1, 3, 5, 2, 3, 2]] ?type:list
print(len(two2.tolist())) # 1
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可以看到array和mat還是有所不同的。

array: 將list直接轉換成了數組，包括但不限于一維的list
mat: 將list中的數據轉換成了矩陣
所以在使用命令tolist進行對array轉換后可以轉換成原來的樣子，對mat類型轉換后會和原來有所不同。

對于二維的list，array和mat基本沒有差別：

import numpy as np
two = [[1, 3, 5, 2, 3, 2]]
two1 = np.array(two)
two2 = np.mat(two)
print(two1.tolist()) # [[1, 3, 5, 2, 3, 2]]
two5 = two1.T
two6 = two2.T
Y1 = np.dot(two1,two1.T) # [[52]]
Y2 = two2*two2 # 矩陣相乘：這個會出錯
Y3 = two1*two1 # 數組相乘：[[ 1 ?9 25 ?4 ?9 ?4]] 元素對應相乘
Y4 = two2*two2.T # 矩陣相乘：[[52]]
Y5 = two1*two1.T
?# 數組相乘：
?# [[ 1 ?3 ?5 ?2 ?3 ?2]
?# [ 3 ?9 15 ?6 ?9 ?6]
?# [ 5 15 25 10 15 10]
?# [ 2 ?6 10 ?4 ?6 ?4]
?# [ 3 ?9 15 ?6 ?9 ?6]
?# [ 2 ?6 10 ?4 ?6 ?4]]
##創建一個m*n的數組
m=3
n=2
matrix = [None]*m
for i in range(len(matrix)):
? ? matrix[i] = [i]*2
t = np.array(matrix)
t1 = t.T
print(t1)
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總結：numpy中array(數組)和mat(矩陣)的區別
matrix是array的分支，matrix和array在很多時候都是通用的，你用哪一個都一樣。但這時候，官方建議大家如果兩個可以通用，那就選擇array，因為array更靈活，速度更快，很多人把二維的array也翻譯成矩陣。
但是matrix的優勢就是相對簡單的運算符號，比如兩個矩陣相乘，就是用符號*，但是array相乘不能這么用，得用方法.dot()
array的優勢就是不僅僅表示二維，還能表示3、4、5…維，而且在大部分Python程序里，array也是更常用的。
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python mat与array的区别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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