python numpy包的数组与矩阵一些差异

1. 数组a,与矩阵b
   shape(a):返回的是数组的长度
   shape(b):返回的是矩阵的行与列


2. 数组与矩阵的转变：
    mat(a)    np.array(b)


3. 两者都可以用于处理行列表示的数字元素。虽然它们看起来很相似，但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果。如：

 a = [1,2,3,4]

 a = np.array(a)

 print a*a.transpose()
 print a*mat(a).transpose()

 运行结果为：

 

  从结果中大家应该就能看出差别。涉及到矩阵特有的运算是就会有所差别，具体还有那些运算不同还需要大家多加试验。由上面的代码也可知两者是直接可以运算的。