这篇文章将为大家详细讲解有关python中mat和matrix的区别是什么，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
np.mat()
import numpy as np
b=np.mat（a）是将a转化为矩阵
如果a本身是矩阵，就是创建a的一个引用，相当于：np.matrix(a,copy=False)
无论a和b哪一个发生改变都会影响矩阵本身。
如果a不是矩阵，此时b就是a转化成矩阵的结果，是在原有的基础上进行copy().
单纯的是创建一个矩阵。
补充：python中numpy模块下函数array()和mat()的区别
(1) mat()函数中数据可以为字符串以分号(；)分割，或者为列表形式以逗号（，）分割。而array()函数中数据只能为后者形式。
如mat()函数生成矩阵时一下两种方式都正确。
(2) 而array()函数生成矩阵时数据只能为列表形式。
(1) mat()函数中矩阵的乘积可以使用（星号） * 或 .dot()函数，其结果相同。而矩阵对应位置元素相乘需调用numpy.multiply()函数。
(2) array()函数中矩阵的乘积只能使用 .dot()函数。而星号乘 （*）则表示矩阵对应位置元素相乘，与numpy.multiply()函数结果相同。
如生成以下矩阵：
a = numpy.mat([[1, 3], [5, 7]]) b = numpy.mat([[2, 4], [6, 8]]) c = numpy.array([[1, 3], [5, 7]]) d = numpy.array([[2, 4], [6, 8]])
则 a * b = a.dot(b) = c.dot(d) ，其表示矩阵相乘。
而 numpy.multiply(a, b) = c * d = numpy.multiply(c, d) ，其表示矩阵对应位置元素相乘。
关于python中mat和matrix的区别是什么就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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