Numpy中混合使用矩阵和数组的风险

在本文中，我们将介绍Numpy中混合使用矩阵和数组所带来的风险，并探讨产生这种风险的原因和解决方法。

阅读更多：Numpy 教程

什么是Numpy矩阵和数组

Numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，其中最基础的数据结构是数组（array），它是一个多维数组，可以表示向量、矩阵等数据集。而矩阵（matrix）是一种特殊的二维数组，只能用两个维度来表示数据，通常用于线性代数的计算。Numpy中的矩阵是一个继承自数组的子类。

虽然Numpy矩阵和数组都是多维数组的一种，但它们的计算方式不同，从而导致混合使用时出现风险。

首先，矩阵乘法和数组乘法的计算方式不同。矩阵乘法要求左矩阵的列数等于右矩阵的行数，而数组乘法只需要对应维度的元素相乘并相加。例如，对于两个矩阵A和B，我们可以使用以下代码进行计算：

import numpy as np

A = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])
B = np.matrix([[2, 0], [1, 2]])

# 矩阵乘法
C = A * B
print(C)

# 数组乘法
D = np.multiply(A, B)
print(D)

输出结果分别为：

[[ 4  4]
 [10  8]]

[[2 0]
 [3 8]]

可以看到，如果我们使用了一个矩阵和一个数组进行乘法计算，就会产生错误的结果。

其次，矩阵是有行和列的，而数组只有维度。这会导致一些API不能混合使用，比如矩阵的转置函数transpose()仅适用于2D数组（即矩阵），而对于3D数组（即多个矩阵的向量构成的数组），转置函数会按照特定方式重排数组。

# 3D数组
E = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(E)

# 矩阵转置
F = np.transpose(A)
print(F)

# 3D数组转置
G = np.transpose(E)
print(G)

输出结果分别为：

[[[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]]

[[1 3]
 [2 4]]

[[[1 5]
  [3 7]]

 [[2 6]
  [4 8]]]

可以看到，针对3D数组的转置函数将每个矩阵的转置沿对角线重排后返回。

混合使用矩阵和数组有时是因为我们在处理数据时需要转换数据类型，比如将数组转换为矩阵，或者是将矩阵resize()成一个更大或更小的尺寸。

# 数组转换为矩阵
H = np.asarray([[1, 2], [3, 4]])
I = np.asmatrix(H)

# 矩阵resize
J = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
K = np.resize(J, (3, 4))

为了避免混合使用矩阵和数组的风险，我们可以采取以下方法：

混合使用Numpy矩阵和数组会导致计算结果错误，甚至造成不可预测的后果。在处理数据时，应尽量保持数据类型一致，并使用正确的计算方法。同时，避免使用只适用于特定数据类型的API，以免产生错误的结果。