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在 numpy 中进行矩阵运算，用 arrays 和 matrices 哪个好一些？
sukai0me · 2016-03-23 11:36:51 +08:00 · 4016 次点击这是一个创建于 2948 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
本人刚刚接触 numpy ，使用 np.array( )创建“矩阵”（实则是多维数组），但遇到一些降维的函数操作，比如 np.sum( )， np.mean( )， np.diag( )等， arrays 原先的维度将不被友好地保存，如图所示，图片摘自 stackoverflow ：
这是我 google 得到的最棒的答案： http://stackoverflow.com/questions/4151128/what-are-the-differences-between-numpy-arrays-and-matrices-which-one-should-i-u
也欢迎 V2EX 的盆友们，一起讨论讨论。 特别是 arrays 遇到降维操作时，如何优雅得处理？
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chuan 2016-03-23 11:48:15 +08:00
numpy 的坑啊，一开始学的时候各种受不了，后来习惯了。。一般还是推荐用 array 多些吧
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chlx 2016-03-23 11:58:08 +08:00
图片挂了.
能用 ndarray 就别用 matrices. 关于维度的问题执行这些会降维的函数时指定 axis 对哪个维度操作 另外个也该看看的, broadcasting: http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/user/basics.broadcasting.html |
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sukai0me OP @chlx
图片： 再补充有关降维函数：若 A 为 2x2 的 array （ A.shape=(2,2)），进行 np.sum(A, 0)，指定 axis 为 0 ，得到的结果不在是二维数组，而是一维数组，即： np.sum(A, 0).shape=( 2, )，也就是我所说的维度不被保存 |
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chlx 2016-03-23 14:46:43 +08:00
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