极客教程numpy中matrix如何获取行列数量
在使用numpy库进行矩阵运算时，经常需要获取矩阵的行数和列数。在numpy中，有多种方法可以获取矩阵的行列数量。本文将详细介绍如何使用numpy库中的matrix类型来获取矩阵的行数和列数。
numpy中的matrix类型
在numpy库中，除了普通的数组(array)，还提供了matrix类型，它是一种专门用于矩阵运算的数据类型。matrix类型是基于二维数组实现的，但是提供了一些特定的矩阵运算方法和操作，使得矩阵运算更加简单和方便。
要创建一个matrix对象，可以使用numpy.matrix()函数，将一个二维数组传递给该函数即可创建一个matrix对象。例如：
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
mat = np.matrix(arr)
print(mat)
输出为：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
获取matrix的行数和列数
获取行数
要获取一个matrix对象的行数，可以使用shape属性，然后取其第一个元素即可。shape属性返回一个元组，包含了矩阵的维度信息，第一个元素即表示行数。例如：
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
mat = np.matrix(arr)
rows = mat.shape[0]
print("行数为：", rows)
输出为：
行数为： 3
获取列数
要获取一个matrix对象的列数，同样可以使用shape属性，然后取其第二个元素即可。例如：
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
mat = np.matrix(arr)
columns = mat.shape[1]
print("列数为：", columns)
输出为：
列数为： 3
通过上面的代码示例，可以看到如何使用numpy中的matrix类型来获取矩阵的行数和列数。这种方法简单直观，非常适用于在矩阵运算中获取矩阵的维度信息。在实际应用中，可以根据具体需求来选择使用matrix类型还是普通的数组类型，以便更方便地进行矩阵运算。