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mat 和asmatrix的区别_mat(矩阵)与array(数组)区别
2020-12-30 07:41:40转载 论numpy中matrix 和 array的区别... Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b是两个matrices,那么a*b...转载 论numpy中matrix 和 array的区别
Numpy mat必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。
在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积。
import numpy as np
import numpy as np
a=np.mat([[1,2], [3,4]])
b=np.mat([[5,6],[7,8]])
print(a)
print(b)
print(a*b)
输出
[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]
[[19 22]
[43 50]]
matrix 和 array 都可以通过objects后面加.T 得到其转置。但是 matrix objects 还可以在后面加 .H f得到共轭矩阵, 加 .I 得到逆矩阵。
相反的是在numpy里面arrays遵从逐个元素的运算,所以array:c 和d的cd运算相当于matlab里面的c.*d运算。
c=np.array([[4, 3], [2, 1]])
d=np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(c*d)
# [[4 6]
# [6 4]]
而矩阵相乘,则需要numpy里面的dot命令 :
print(np.dot(c,d))
# [[13 20]
# [ 5 8]]
** 运算符的作用也不一样 :
print(a**2)
# [[22 15]
# [10 7]]
print(c**2)
# [[16 9]
# [ 4 1]]
因为a是个matrix,所以a2返回的是aa,相当于矩阵相乘。而c是array,c*2相当于,c中的元素逐个求平方。
问题就出来了,如果一个程序里面既有matrix 又有array,会让人脑袋大。但是如果只用array,你不仅可以实现matrix所有的功能,还减少了编程和阅读的麻烦。
当然你可以通过下面的两条命令轻松的实现两者之间的转换:np.asmatrix和np.asarray
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LINUX 硬链接与软链接的区别
2009-11-06 11:27:00软链接(符号链接) 软链接又叫符号链接,这个文件包含了另一个文件的路径名。可以是任意文件或目录,可以链接不同文件系统的文件。 软链接文件有点类似于Windows的快捷方式。它实际上是特殊文件的一种。在符号...软链接和硬链接文件的区别:
1.软链接(符号链接)
软链接又叫符号链接,这个文件包含了另一个文件的路径名。可以是任意文件或目录,可以链接不同文件系统的文件。
软链接文件有点类似于Windows的快捷方式。它实际上是特殊文件的一种。在符号连接中,文件实际上是一个文本文件,其中包含的有另一文件的位置信息。
链接文件甚至可以链接不存在的文件,这就产生一般称之为"断链"的问题(或曰“现象"),链接文件甚至可以循环链接自己。类似于编程语言中的递归。
用ln -s 命令可以生成一个软连接,如: ln -s source_file softlink_file
在对符号文件进行读或写操作的时候,系统会自动把该操作转换为对源文件的操作,但删除链接文件时,系统仅仅删除链接文件,而不删除源文件本身。
2.硬链接
硬连接指通过索引节点来进行的连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Number)。
在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连接就是硬连接。硬连接的作用是允许一个文件拥有多个有效路径名。这样用户就可以建立硬连接到重要文件,以防止“误删”的功能。其原因如上所述,因为对应该目录的索引节点有一个以上的连接。只删除一个连接并不影响索引节点本身和其它的连接,只有当最后一个连接被删除后,文件的数据块及目录的连接才会被释放。也就是说,文件才会被真正删除。硬连接的命令是: ln -d existfile newfile
硬链接文件有两个限制
1)、不允许给目录创建硬链接;
2)、只有在同一文件系统中的文件之间才能创建硬链接。总结:
硬连接记录的是目标的 inode,符号连接记录的是目标的 path。
软连接就像是快捷方式,而硬连接就像是备份!符号连接可以做跨分区的 link;而 硬连接由于 inode 的缘故,只能在本分区中做 link.所以,符号连接的使用频率要高的多。 -
numpy中的matrix与array的区别
2018-08-08 11:22:36Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。 在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积。而不用np.dot()。如...Numpy matrices必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。
在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积。而不用np.dot()。如:
import numpy as np a=np.mat('4 3; 2 1') b=np.mat('1 2; 3 4') print(a) # [[4 3] # [2 1]] print(b) # [[1 2] # [3 4]] print(a*b) # [[13 20] # [ 5 8]]
matrix 和 array 都可以通过objects后面加
.T
得到其转置。但是 matrix objects 还可以在后面加.H
f得到共轭矩阵, 加.I
得到逆矩阵。相反的是在numpy里面arrays遵从逐个元素的运算,所以对于array:c 和d的c*d运算相当于matlab里面的c.*d运算。
c=np.array([[4, 3], [2, 1]]) d=np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(c*d) # [[4 6] # [6 4]]
而矩阵相乘,则需要numpy里面的dot命令 :
print(np.dot(c,d)) # [[13 20] # [ 5 8]]
但是python中矩阵没有MATLAB中的.*这个性质,对于matrix对应乘法得用np.multiply()
>>> np.multiply(a,b) matrix([[ 4, 6], [6, 4]])
当然
**
运算符的作用也不一样 :print(a**2) #矩阵乘法 # [[22 15] # [10 7]] print(c**2) #对应乘法 # [[16 9] # [ 4 1]]
问题就出来了,如果一个程序里面既有matrix 又有array,会让人脑袋大。但是如果只用array,你不仅可以实现matrix所有的功能,还减少了编程和阅读的麻烦。
当然你可以通过下面的两条命令轻松的实现两者之间的转换:
np.asmatrix
和np.asarray
对我来说,numpy 中的array与numpy中的matrix,matlab中的matrix的最大的不同是,在做归约运算时,array的维数会发生变化,但matrix总是保持为2维。例如下面求平均值的运算
>>> m = np.mat([[1,2],[2,3]]) >>> m matrix([[1, 2], [2, 3]]) >>> mm = m.mean(1) >>> mm matrix([[ 1.5], [ 2.5]]) >>> mm.shape (2, 1) >>> m - mm matrix([[-0.5, 0.5], [-0.5, 0.5]])
对array 来说
>>> a = np.array([[1,2],[2,3]]) >>> a array([[1, 2], [2, 3]]) >>> am = a.mean(1) >>> am.shape (2,) >>> am array([ 1.5, 2.5]) >>> a - am #wrong array([[-0.5, -0.5], [ 0.5, 0.5]]) >>> a - am[:, np.newaxis] #right array([[-0.5, 0.5], [-0.5, 0.5]])
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C语言中 %与fmod()在计算余数时的区别与联系
2010-09-24 17:44:00%与fmod在计算余数时的区别与联系一、% 运算符% 只用于整型的计算,后一个数不能是0,参与运算的数据可正可负。对于x%y ,计算之后结果的正负与x的符号相同,...浮点型不能进行模运算二、fmod()函数fmod()函数包含于m%与fmod()在计算余数时的区别与联系
一、% 运算符
% 只用于整型的计算,后一个数不能是0,参与运算的数据可正可负。对于x%y ,计算之后结果的正负与x的符号相同,如果前者是较小的数,后者是较大的数,那么,结果直接为较小的数。
例如:
10%3=1
3%10=3
10%-3=1
-3%10=-3-10%-3=-1
-3%-10=-33%13=3
0%3=0
0%-3=03%0 (×)Error!
-3%0 (×)Error!
10.0%3.0 (×)Error!浮点型不能进行模运算二、fmod()函数
fmod()函数包含于math.h头文件中,它可以对浮点型数据进行取模运算
这是它的原型 double fmod(double x,double y)fmod()函数没有%那样的要求,后一个数可为0,这时函数返回NaN
当参数为小数是,会进行如下运算:
返回值 = x-n×y
其中n=x÷y ,并向离开0的方向取整
计算后结果的符号与前者(x)相同,如果前者是较小的数,后者是较大的数,那么结果直接为较小的数。
例如:by Nista 2010-09-24
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numpy中的matrix与array的使用区别
2018-09-12 14:59:59Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。 在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积。而不用np.dot()。如... -
浅谈软链接与硬链接的区别
2019-04-11 16:00:23软链接又叫符号链接,这个文件包含了另一个文件的路径名。可以是任意文件或目录,可以链接不同文件系统的文件。 链接文件甚至可以链接不存在的文件,这就产生一般称之为”断链”的现象,链接文件甚至可以循环链接... -
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python_numpy_中的matrix与array的区别
2020-12-16 20:23:55Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。 在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。 例如,a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积。而不用np.dot()。如: ... -
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