NumPy矩阵的基本操作

矩阵是数学概念，数组是numPy概念。在numPy中，矩阵属于数组的分支，二维数组也称为矩阵。

但是，NumPy 数据库中存在两种不同的数据类型：矩阵(matrix)和数组(array)，他们都可以处理行列表示的数组元素，虽然他们看起来很相似，但是在这两种数据类型上执行相同的数学运算，可能得到的结果大相径庭。

创建矩阵

m1 = np.mat('a b;c d')

m2 = np.mat([[1,2],[3,4]])

上述两个例子都是创建矩阵的方法，同时，虽然还有一些创建矩阵时的关键函数，比如创建随机矩阵，零矩阵，一矩阵和对角矩阵，但是，一般数据分析很少用到，因此不再过多介绍。

• 注意： mat()函数创建是矩阵类型，array()函数创建的是数组类型；
• 只用矩阵类型才可以进行一些线性代数操作。

矩阵运算

大小相同的矩阵运算

• 如果两个矩阵大小相同，我们可以使用算数运算符+，-，*，/ 对矩阵进行加减乘除的运算。

大小不同分矩阵运算

• 必须保持第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相同，才可以进行矩阵之间相乘。矩阵的乘法与数学中的乘法相同。

矩阵转换

矩阵转置

m1 = np.mat('a b c; d e f')

print(m1.T)

矩阵求逆

m1 = np.mat('a b c; d e f')

print(m1.l)