numpy.mat
numpy.mat(object, dtype=None)
Функция mat() интерпретирует входные данные как матрицу.
-
- object - подобный матрице объект
- Строка, список или кортеж, а так же любая функция или объект с методом, возвращаеющие список или кортеж, которые могут быть интерпретированы как матрица.
- dtype - тип данных NumPy (необязательный)
- Определяет тип данных выходной матрицы.
-
- matrix - массив NumPy
- Интерпретация входных данных как матрицы.
bmat
Замечание
Входные данные могут быть интерпретированы, как матрицы, только если из них возможно построить одномерный или двумерный прямоугольный (квадратный) массив.
Просто отформатированные строки, например такие как '1 1; 2 2', '1, 1; 2, 2' или '1,1;2,2' тоже могут интерпретироваться как матрицы.
В отличие от функций matrix и asmatrix, функция mat не делает копию данных если входные данные уже являются массивом NumPy или матрицей. Эквивалентна matrix(data, copy=False).
Примеры
>>> import numpy as np
>>>
>>> # Создание матриц из строк
...
>>> np.mat('1 1 1 1')
matrix([[1, 1, 1, 1]])
>>>
>>> np.mat('1, 1, 1, 1')
matrix([[1, 1, 1, 1]])
>>>
>>> np.mat('1, 1, 1, 1')
matrix([[1, 1, 1, 1]])
>>>
>>> np.mat('1, 1; 1, 1')
matrix([[1, 1],
[1, 1]])
>>>
>>>
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>>
>>> b = np.mat(a)
>>> b
matrix([[1, 2, 3, 4, 5]])
>>>
>>>
>>> # Если входные данные не являются массивом или матрицей,
... # то входные данные копируются.
...
>>> a[0] = 111 # Изменение списка 'a' не отразится
>>> a
[111, 2, 3, 4, 5]
>>>
>>> b # не отразится на матрице 'b'.
matrix([[1, 2, 3, 4, 5]])
>>>
>>>
>>> # Если входные данные являются массивом или матрицей,
... # то входные данные не копируются.
...
>>> a = np.array([[1, 1], [2, 2]])
>>> a
array([[1, 1],
[2, 2]])
>>>
>>> b = np.mat(a)
>>> b
matrix([[1, 1],
[2, 2]])
>>>
>>> a[0] = 77 # Изменение массива 'a' не отразится
>>> a
array([[77, 77],
[ 2, 2]])
>>>
>>> b # отразится на матрице 'b'.
matrix([[77, 77],
[ 2, 2]])
