用python中的numpy包的時候不當心踩了array和matrix的大坑，又引伸一下比較list array matrix之間的異同。
數據結構(Data Structures)基本上人如其名——它們只是一種結構,可以將一些數據聚合在一塊兒。換句話說,它們是用來存儲一系列相關數據的集合。Python 中有四種內置的數據結構——列表(List)、元組(Tuple)、字典(Dictionary)和集合(Set)。python
一、list
list能夠明顯和array、matrix區分，list經過[ ]申明，支持append extend等方法，沒有shape方法。
使用以下：
data=[]
data.append([1,2])
data.extend(2)
list形如：[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 、 [1,2,3,4,5]等數據結構
2 array matrix
list變成array： np.array(list)
list變爲matrxi：np.mat(list)
array和matrix相互轉換: np.asmatrix np.asarray
array變換爲list： data.toList()
這兩兄弟都有shape屬性，可是他倆的區別是啥呢。
matrix是array的子集，matrix只能是2維的，array能夠是n維的。
2維就是matrix的shape只有行、列屬性，就相似線性代數中的矩陣；
好比說3維的array如同： 
app
下面就來比較array好matrix計算區別：
乘法符號 *：array的乘法符號就是對應元素相乘，好比：
若是行列數不匹配會自動補全，就是numpy的「廣播」功能。具體怎麼補全本身動手試，講了也記不住。
matrix的 * 符號就是：矩陣乘法：線性代數中的乘法，好比五行三列*三行兩列就會獲得五行兩列：
matrix想要獲得矩陣*這種效果（就是矩陣相同位置的數字進行相乘）：使用np.multiply(mat1,mat2)
array想要進行矩陣乘法使用：np.dot(array1,array2)
因此martirx和array中 **符號獲得的結果也是不同的。spa
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