python科学计算包的基础是numpy, 里面的array类型经常遇到. 一开始可能把这个array和python内建的列表(list)混淆, 这里简单总结一下列表(list), 多维数组(np.ndarray)和矩阵(np.matrix)的区别.
list列表
列表属于python的三种基本集合类型之一, 其他两种是元组(tuple)和字典(dict). tuple和list区别主要在于是不是mutable的.
list和java里的数组不同之处在于, python的list可以包含任意类型的对象, 一个list里可以包含int, string或者其他任何对象, 另外list是可变长度的(list有append, extend和pop等方法).
所以, python内建的所谓"列表"其实是功能很强大的数组, 类比一下可以说它对应于java里面的ArrayList<Object> .
ndarray多维数组
ndarray是numpy的基石, 其实它更像一个java里面的标准数组: 所有元素有一个相同数据类型(dtype), 不过大小不是固定的.
ndarray对于大计算量的性能非常好, 所以list要做运算的时候一定要先转为array(np.array(_a_list_)).
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ndarray带有一些非常实用的函数, 列举几个常用的:
sum, cumsum, argmax, reshape, T, ... -
ndarray有fancy indexing, 非常实用, 比如:
a[a>3]返回数组里大于3的元素 -
ndarray之间的乘法: 如果用乘法运算符
*的话, 返回的是每个位置元素相乘(类似matlab里面的.*), 想要矩阵相乘需要用dot(). -
常见矩阵的生成:
ones, zeros, eye, diag, ...
matrix矩阵
matrix是ndarray的子类, 所以前面ndarray那些优点都保留了.
同时, matrix全部都是二维的, 并且加入了一些更符合直觉的函数, 比如对于matrix对象而言, 乘号运算符得到的是矩阵乘法的结果. 另外mat.I就是逆矩阵...
不过应用最多的还是ndarray类型.
参考资料:
http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/index.html
http://math.mad.free.fr/depot/numpy/base.html
http://stackoverflow.com/questions/4151128/what-are-the-differences-between-numpy-arrays-and-matrices-which-one-should-i-u
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