python 中矩陣運算主要使用numpy庫。numpy的主要物件是同種元素的多維陣列。這是乙個所有的元素都是一種型別、通過乙個正整數索引的元素**(通常是元素是數字）。因此對於隨機查詢來說，比python自帶的list快很多。
在numpy裡面通常使用兩個變數：array和matrix。其實python標準類庫中也有array，但是它的功能相對numpy的少很多，所以不用。matrix是array的分支，matrix可以看做二維的array，array可以是多維，matrix和array在很多時候都是通用的。官方建議如果兩個都可以用，那就選擇array，因為array更靈活，速度更快，很多人把二維的array也翻譯成矩陣。但是matrix的優勢在於，它相對於array使用的符號更簡潔一些。
a = np.array([2,4,5,6,7])
如上建立了乙個1*5的一行5列的array，這就相當於乙個行向量（實際上不是，應該用np.array([[2,4,5,6,7]])建立）。
m = np.matrix([[1,2,4,5,6],[5,6,8,9,4]])
如上建立了乙個2*5的matrix，這就是乙個2*5的矩陣。
另外矩陣還可以通過這個建立：
m = np.mat([[1,2,4,5,6],[5,6,8,9,4]])
mat和matrix的相關之處是，mat()就等同於matrix(,copy=false)，而matrix()實際上預設copy=true。
所以如果想引用乙個矩陣，如m，可以使用a = mat(m)，或者a = matrix(m,copy=false)。當然用列表來新建立乙個矩陣的時候它們是完全一樣的。
m = m.transpose()
m = m.t
matrix和除一維外的array（甚至高維，儘管不清楚轉置機制，但暫時用不上所以先不研究）可以通過這個兩個進行轉置（t和transpose不同點暫時不研究了）。
但是一維的array，它不是矩陣，也不是向量，所以不能通過transpose來轉置。
因為在計算機裡，二維和一維定義好以後就確定下來用幾個索引標誌來索引了。
而向量從功能上來看，應該被看做1行或1列的矩陣，所以它應該是二維的。就是說我們索引它的某個元素，比如行向量a的第3個元素，我們應該用a[1][3],而不是a[3]。
所以a = np.array([2,4,5,6,7])建立的其實啥也不是，像np.array([[2,4,5,6,7]])這樣建立二維的才算真正意義上的行向量，也就能用transpose()來轉置了。
如果用a = np.array([2,4,5,6,7,1,3,8])建立了一行陣列a，想變成向量，就用reshape()函式來將它變成二維的向量。
a = a.reshape([1,8])
把a轉換為了二維的1行8列的行向量，即使a原來是一維陣列。
a = a.reshape(8)
這樣就又轉回了原來一維的8元素的陣列。
甚至還可以a = a.reshape([2,2,2])
變成了2*2*2的三維的立方陣。
另外，如果賦值給乙個新變數：
b = a.reshape([2,2,2])
a的shape沒變，b是2*2*2的立方陣，而且它們共享記憶體，即a改變它的元素值，b也會改變。
乘法有三種表達方式：*、dot()、multiply()
陣列或矩陣的對應位置元素相乘。
對於一維陣列array，執行對應位置相乘，然後再求和；對於秩不為1的二維陣列（array）、矩陣（matrix），執行矩陣乘法運算（超過二維的可以參考numpy庫介紹）
對陣列array執行對應位置元素相乘（相當於 np.multiply() 函式），對矩陣matrix執行矩陣乘法運算（相當於 np.dot() 函式）。就是multiply()和dot()的融合。
相當於多個array或matrix執行*，即a**3=a*a*a。
multiply()全都是對應元素相乘；dot()是矩陣乘法，而一維array是對應元素相乘後之和；*對array是對應元素相乘，對matrix是矩陣乘法。
相對來說matrix注重矩陣操作，array注重陣列操作（陣中元素對應進行運算）
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