Numpy中的多維矩陣

Question

我讀了一些關於NumPy的內容，它是Matrix類。作者在文檔中寫道，我們只能創建一個2維矩陣。所以我認爲他們的意思是你只能寫這樣的東西：

input = numpy.matrix(((1,2), (3,4)) 

這是對的嗎？ 但是，當我寫這樣的代碼：

input = numpy.matrix(((1,2), (3,4), (4,5))) 

它也可以... 通常我會說好，爲什麼不呢，我不intrrested爲什麼它的工作原理。但是我必須爲我的大學寫一篇考試，所以我必須知道我是否理解了正確的內容，或者對於2D矩陣來說他們的意思是什麼？

感謝您的幫助

Answer 1

它們都是二維矩陣。第一個是2x2二維矩陣，第二個是3x2二維矩陣。它與編程中的二維數組非常相似。例如，第二個矩陣定義爲C中的int matrix[3][2]。

然後，3D矩陣表示它具有以下定義：int 3d_array[3][2][3]。

在numpy的，如果我嘗試這個具有3D矩陣：

>>> input = numpy.matrix((((2, 3), (4, 5)), ((6, 7), (8, 9)))) 
ValueError: matrix must be 2-dimensional 

Answer 2

埃姆雷。的答案是正確的，但我仍想解決使用numpy矩陣的問題，這可能是您混淆的根源。

---

當有關使用numpy.matrix疑問，去ndarray小號：

• Matrix實際上是一個ndarray子類：一切矩陣可以做，ndarray可以做到這一點（反向是不完全正確）。
• 矩陣覆蓋*和**運營商，和一個Matrix和ndarray之間的任何操作將返回一個matrix，這對於一些算法有問題的。

更多關於this SO post的ndarray VS matrix辯論，並specifically this short answer

---

從Numpy documentation

matrix對象從ndarray繼承，因此，它們具有相同的屬性和方法ndarrays。有矩陣對象六個重要的差別，但是，這可能導致意想不到的結果，當您使用的矩陣，但希望他們能像數組：

• Matrix對象可以使用字符串表示法，讓Matlab的樣式創建語法，其中空格分隔列和分號（';'）分隔行。

• 矩陣對象始終是二維的。這具有深遠的影響，因爲m.ravel（）仍然是二維的（在第一維中具有1），並且項選擇返回二維對象，因此序列行爲與數組基本上不同。

• 矩陣對象乘法乘法是矩陣乘法。確保你理解這個函數，你可能想要接收矩陣。特別是鑑於當m是矩陣時，asanyarray（m）返回矩陣的事實。

• 矩陣物體覆蓋權力矩陣提高到權力。關於在使用asanyarray（...）獲取數組對象的函數內部使用電源的警告同樣適用於此事實。

• 矩陣對象的默認__array_priority__是10.0，因此與ndarrays的混合操作總是產生矩陣。

• 矩陣具有使計算更容易的特殊屬性。 [...]