array和matrix

array：数组

matrix：矩阵

list：列表

a = [[1,2,3],[4,5,6]]　　　　　　两种array的定义方式，第一种方式可以看出list不是array，但却有很大的联系
a = np.array(a)

c=np.array([[4, 3], [2, 1]])

a=[[1,2],[3,4]]　　　　　　　　　 list的定义方式

注意：虽然从外型看，array和matrix与list很像，但实际上是不一样的。list是在python中的，array只存在于numpy这个科学计算库中。为什么array和list差不多，还要在numpy专门设置一个array？array在numpy中有.shape,.size等函数可以直接调用用来计算array，但在list中是没有的。

因为numpy是python的库，所以array是属于python的，也具备list的属性和方法，比如len函数

numpy中最基本（默认）的类型是array,他的相关操作都是按元素操作的（即用作数值计算当中，按元素操作有+,-,/,*等）。

Numpy matrices必须是2维的,但是numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。

在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号。例如，a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积（array的矩阵积用dot，*表示相应位置的元素相乘）。

import numpy as np

a=np.mat('4 3; 2 1')　　　　　　　　　　　　matrix的定义方式
b=np.mat('1 2; 3 4')
print(a)
# [[4 3]
#  [2 1]]
print(b)
# [[1 2]
#  [3 4]]
print(a*b)
# [[13 20]
#  [ 5  8]]

array和list中元素的访问机制

>>> a=[[1,2],[3,4]]
>>> a[0]
[1, 2]
>>> a[0,1]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: list indices must be integers, not tuple　　　　　　　　　　从这可以看出要求必须是整数，不能是tuple
>>> a[0][1]
2

>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 对于array来说既可以采用list的访问机制，也可以用array独特的
>>> a[0,0]
1
>>> a[0][1]
2