numpy中array和asarray的區(qū)別？論numpy中matrix和array的區(qū)別，有是需要的朋友可以可以參考下。Numpymatrices要是2維的,可是numpyarrays(ndarra

numpy中array和asarray的區(qū)別？

論numpy中matrix和array的區(qū)別，有是需要的朋友可以可以參考下。Numpymatrices要是2維的,可是numpyarrays(ndarrays)可以不是四維一體的（1D，2D，3D····ND）.Matrix是Array的一個小的分支，中有于Array。所以matrix強大array的所有特性。在numpy中matrix的通常優(yōu)勢是：總體簡單除法運算符號。.例如，a和b是兩個matrices，那么a*b，那是矩陣積。

python怎么輸入一個數(shù)組矩陣？

python中如果不是不使用numpy或pandas包的話，打算輸入矩陣的方法是自動填寫多維系統(tǒng)列表。諸如2*2的矩陣，舉個例子，[[1,3],[5,8]]就意思是一個2*2的矩陣。

如果建議使用numpy來寫的話，使用array，arrange，ones，zeros等方法來修改你要的矩陣。具體一點的參考numpy官方文檔就好了。

NumPy和MATLAB哪個強大？

兩者互為補充，Matlab最擅長于科學計算（矩陣，方程，方程組，微分方程），Numpy是一個開源的python數(shù)學庫，不使用過來都很靈活自如（開放源代碼，意味著什么是可以通過自己想的來如何修改源碼）。這兩大工具舉世罕見可以計算神器，下面我就來各介紹一下這兩大計算領(lǐng)域的神器（插圖會請附上一些推薦的教材）。

是美國Mathworks公司會推出的一款商業(yè)科學計算軟件（價格不便宜），它的編程語言是M語言。Matlab計算數(shù)據(jù)時最基本的全面處理單元是矩陣，他有強橫無比的矩陣運算能力，簡直所有線性代數(shù)問題都能建議使用matlab接受求解。當然了Matlab在工程領(lǐng)域也有很越來越廣泛的應用，它隨機軟件了極為強大的模擬仿真工具，這個可以對三千多種科學工程技術(shù)問題并且數(shù)學建模仿真。

是實現(xiàn)python這種腳本編程語言的（M語言也一種腳本語言），python是一門簡潔優(yōu)雅的編程語言（語法將近自然語言，是可以快速上手），的原因python可以不和多種語言水的混合物在用，被越來越廣泛的只不過是膠水語言來使用。Numpy在計算時，它的最基本的數(shù)據(jù)處理單元是數(shù)組（和matlab不同），的原因numpy是開源軟件算法庫，這個可以在任何地方放棄自由更改后和不使用（matlab一類商業(yè)閉源軟件，無法對其接受可以修改，開發(fā)商業(yè)軟件時也必然一定的授權(quán)問題）。

不使用你選擇問題。這樣的話我們在實際開發(fā)中該怎么通過選擇類型呢，我個人的建議萬分感謝：如果沒有是常規(guī)計算（不太古怪的情況，例如最簡單導數(shù)，解低次方程組）時，建議使用numpy這個可以飛速通過開發(fā)；而要是計算問題比較好麻煩（如微積分，高次方程）又或者是不需要并且模擬仿真，這時候別猶豫，就上matlab，這是它最特長領(lǐng)域?？傊诤芏嗲闆r下也可以二者混和開發(fā)，查看可以計算用numpy，緊張一點的上matlab。

麻煩問下這兩者的比較，就推薦這么大多，感謝大家打聽一下太科羅技頭條號，并在下方主動積極給我留言討論。