python numpy中mat和matrix的区别
个人理解：
np.mat()
importnumpyasnp
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().
np.matrix()
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()函数与array()函数生成矩阵所需的数据格式有区别
(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。
2.mat()函数与array()函数生成的矩阵计算方式不同
(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。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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