np.mat와np.matrix의 차이
3332 단어 Python
np.mat와np.matrix의 차이
np.mat(data,dtype = None)
interpret the input as a matrix와 np.matrix ()는 다릅니다.입력 자체가 하나의 행렬이라면np.mat는 이 행렬에 make a copy를 적용하지 않습니다.단지 새로운 인용을 만들었을 뿐입니다.np에 상당하다.matrix(data, copy = False) import numpy as np
if __name__ == '__main__':
X = np.matrix([[1,2,3]
,[4,5,6],
[7,8,9]])
X1 = np.mat(X)
print(X1)
X[0,0] = 2
print(X1)
X1[0,0] = 3
print(X)
print(X1)
출력 결과는 다음과 같습니다.[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
[[2 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
[[3 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
[[3 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
이로써 X매트릭스를 수정하든 X1매트릭스를 수정하든 둘 중 하나만 수정하면 두 매트릭스가 바뀐다는 것을 알 수 있다.
np.matrix(data,copy = True)
np.matrix는 그렇지 않습니다. 기본값은np입니다.matrix(data, copy = True).같은 행렬을 새로 만들었습니다.새 행렬을 수정할 때, 원래의 행렬은 바뀌지 않습니다.둘 사이에는 생김새가 같은 것 외에는 아무런 관계도 없다.
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현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
Python의 None과 NULL의 차이점 상세 정보
그래서 대상 = 속성 + 방법 (사실 방법도 하나의 속성, 데이터 속성과 구별되는 호출 가능한 속성
같은 속성과 방법을 가진 대상을 클래스, 즉 Classl로 분류할 수 있다.클래스는 하나의 청사진과 같아서 하나의 ...
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import numpy as np
if __name__ == '__main__':
X = np.matrix([[1,2,3]
,[4,5,6],
[7,8,9]])
X1 = np.mat(X)
print(X1)
X[0,0] = 2
print(X1)
X1[0,0] = 3
print(X)
print(X1)
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
[[2 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
[[3 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
[[3 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
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