利用Numpy,python可以进行有效的科学计算。本文给过去常用matlab，现在正学习Numpy的人。
在进行矩阵运算等操作时，使用array还是matrix??
简短的回答,更多的时候使用array.使用array的唯一缺点就是你必须使用’dot’函数来代替*来进行矩阵乘法。
| array | matrix |
| 可以超过2维 | 只能2维 |
| .T（转置） | .T(转置).I（求逆） |
详见参考文档1
matlab 与Numpy 常用操作对比
| Maltab | numpy |
| help func | info(func) |
| a && b | a and b |
| a || b | a or b |
| size(a) | a.shape |
| size(a,n) | a.shape[n-1] |
| a*b | array:dot(a,b) matrix:a*b |
| a.*b | array:a*b matrix:multiply(a,b) |
| a./b | a/b |
| a.^3 | a**3 power(a,3) |
| y=x | y=x.copy() |
| zeros(3,4) | zeros((3,4)) |
| max(max(a)) | a.max() |
| max(a) | a.max(n) |
| max(a,b) | maimum(a,b) |
参考文档下载地址：
1 numpy for matlab
2 python书籍打包