Python列表、Numpy陣列與矩陣的區別
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Python列表和Numpy陣列的區別：
Numpy使用ndarray物件來處理多維陣列，該物件是一個快速而靈活的大資料容器。使用Python列表可以儲存一維陣列，通過列表的巢狀可以實現多維陣列，那麼為什麼還需要使用Numpy呢？Numpy是專門針對陣列的操作和運算進行了設計，所以陣列的儲存效率和輸入輸出效能遠優於Python中的巢狀列表，陣列越大，Numpy的優勢就越明顯。通常Numpy陣列中的所有元素的型別都是相同的，而Python列表中的元素型別是任意的，所以在通用效能方面Numpy陣列不及Python列表，但在科學計算中，可以省掉很多迴圈語句，程式碼使用方面比Python列表簡單的多。
Numpy陣列和矩陣的區別：
1. Numpy matrices必須是2維的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多維的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一個小的分支，包含於Array。所以matrix 擁有array的所有特性。
2. 在numpy中matrix的主要優勢是：相對簡單的乘法運算子號。例如，a和b是兩個matrices，那麼a*b，就是矩陣積。
3. matrix 和 array 都可以通過objects後面加.T 得到其轉置。但是 matrix objects 還可以在後面加 .H f得到共軛矩陣, 加 .I 得到逆矩陣。
4. 相反的是在numpy裡面arrays遵從逐個元素的運算，所以array：c 和d的c*d運算相當於matlab裡面的c.*d運算。而矩陣相乘，則需要numpy裡面的dot命令 。
例如：
** 運算子的作用也不一樣 ：因為a是個matrix，所以a**2返回的是a*a，相當於矩陣相乘。而c是array，c**2相當於，c中的元素逐個求平方。
問題就出來了，如果一個程式裡面既有matrix 又有array，會讓人腦袋大。但是如果只用array，你不僅可以實現matrix所有的功能，還減少了程式設計和閱讀的麻煩。
- 當然你可以通過下面的兩條命令輕鬆的實現兩者之間的轉換：np.asmatrix和np.asarray
- numpy 中的array與numpy中的matrix的最大的不同是，在做歸約運算時，array的維數會發生變化，但matrix總是保持為2維。例如下面求平均值的運算.
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Python——列表、元祖、字典 操作方法
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