我试图了解人们所说的矩阵和人们所说的列表中的列表之间的区别。
它们是否相同，一旦创建，您就可以对它们执行相同的操作(在它们中以相同的方式引用元素，等等)。
例子:
在列表中创建列表:
ListsInLists = [[1,2],[3,4],[5,6]]
制作多维数组:
np.random.rand(3,2)
堆叠数组以形成矩阵:
Array1 = [1,2,3,4]
Array2 = [5,6,7,8]
CompleteArray = vstack((Array1,Array2))
最佳答案
列表的列表与二维 Numpy 数组非常不同。
- 列表具有动态大小，可以容纳任何类型的对象，而数组具有固定大小和统一类型的条目。
- 在列表的列表中，每个子列表可以有不同的大小。阵列沿每个轴具有固定尺寸。
- 数组存储在连续的内存块中，而列表中的对象可以存储在堆上的任何位置。
Numpy 数组限制更多，但提供更高的性能和内存效率。它们还为矢量化数学运算提供方便的函数。
在内部，列表表示为指向任意 Python 对象的指针数组。当在列表末尾重复追加时，该数组使用指数过度分配来实现线性性能。另一方面，Numpy 数组通常表示为数字的 C 数组。
(这个答案不包括 Numpy 对象数组的特殊情况，它也可以容纳任何类型的 Python 对象。它们很少被使用，因为它们具有 Numpy 数组的限制，但没有性能优势.)
关于Python:多维数组 ("matrix") 与列表中的列表一样吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40895721/