今天看文档发现numpy并不推荐使用matrix类型。主要是因为array才是numpy的标准类型，并且基本上各种函数都有队array类型的处理，而matrix只是一部分支持而已。
这个转载还是先放着了，少用，少用！
from http://www.cnblogs.com/sumuncle/p/5760458.html
numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix，包括矩阵数据的处理，矩阵的计算，以及基本的统计功能，转置，可逆性等等，包括对复数的处理，均在matrix对象中。 class numpy.matrix(data,dtype,copy):返回一个矩阵，其中data为ndarray对象或者字符形式；dtype:为data的type；copy:为bool类型。
>>> a = np.matrix('1 2 7; 3 4 8; 5 6 9')
>>> a #矩阵的换行必须是用分号(;)隔开，内部数据必须为字符串形式(‘ ’)，矩
matrix([[1, 2, 7], #阵的元素之间必须以空格隔开。
[3, 4, 8],
[5, 6, 9]])
>>> b=np.array([[1,5],[3,2]])
>>> x=np.matrix(b) #矩阵中的data可以为数组对象。
>>> x
matrix([[1, 5],
[3, 2]])
矩阵对象的属性：
matrix.T transpose：返回矩阵的转置矩阵
matrix.H hermitian (conjugate) transpose：返回复数矩阵的共轭元素矩阵
matrix.I inverse：返回矩阵的逆矩阵
matrix.A base array：返回矩阵基于的数组
矩阵对象的方法：
all([axis, out]) :沿给定的轴判断矩阵所有元素是否为真(非0即为真)
any([axis, out]) :沿给定轴的方向判断矩阵元素是否为真，只要一个元素为真则为真。
argmax([axis, out]) :沿给定轴的方向返回最大元素的索引（最大元素的位置）.
argmin([axis, out]): 沿给定轴的方向返回最小元素的索引（最小元素的位置）
argsort([axis, kind, order]) :返回排序后的索引矩阵
astype(dtype[, order, casting, subok, copy]):将该矩阵数据复制，且数据类型为指定的数据类型
byteswap(inplace) Swap the bytes of the array elements
choose(choices[, out, mode]) :根据给定的索引得到一个新的数据矩阵（索引从choices给定）
clip(a_min, a_max[, out]) :返回新的矩阵，比给定元素大的元素为a_max，小的为a_min
compress(condition[, axis, out]) :返回满足条件的矩阵
conj() :返回复数的共轭复数
conjugate() :返回所有复数的共轭复数元素
copy([order]) :复制一个矩阵并赋给另外一个对象，b=a.copy()
cumprod([axis, dtype, out]) :返回沿指定轴的元素累积矩阵
cumsum([axis, dtype, out]) :返回沿指定轴的元素累积和矩阵
diagonal([offset, axis1, axis2]) :返回矩阵中对角线的数据
dot(b[, out]) :两个矩阵的点乘
dump(file) :将矩阵存储为指定文件,可以通过pickle.loads()或者numpy.loads()如:a.dump(‘d:\a.txt’)
dumps() :将矩阵的数据转存为字符串.
fill(value) :将矩阵中的所有元素填充为指定的value
flatten([order]) :将矩阵转化为一个一维的形式，但是还是matrix对象
getA() :返回自己，但是作为ndarray返回
getA1()：返回一个扁平（一维）的数组（ndarray）
getH() :返回自身的共轭复数转置矩阵
getI() :返回本身的逆矩阵
getT() :返回本身的转置矩阵
max([axis, out]) ：返回指定轴的最大值
mean([axis, dtype, out]) :沿给定轴方向，返回其均值
min([axis, out]) ：返回指定轴的最小值
nonzero() :返回非零元素的索引矩阵
prod([axis, dtype, out]) :返回指定轴方型上，矩阵元素的乘积.
ptp([axis, out]) :返回指定轴方向的最大值减去最小值.
put(indices, values[, mode]) :用给定的value替换矩阵本身给定索引（indices）位置的值
ravel([order]) :返回一个数组，该数组是一维数组或平数组
repeat(repeats[, axis]) :重复矩阵中的元素，可以沿指定轴方向重复矩阵元素，repeats为重复次数
reshape(shape[, order]) :改变矩阵的大小,如：reshape([2,3])
resize(new_shape[, refcheck]) :改变该数据的尺寸大小
round([decimals, out]) :返回指定精度后的矩阵，指定的位数采用四舍五入，若为1，则保留一位小数
searchsorted(v[, side, sorter]) :搜索V在矩阵中的索引位置
sort([axis, kind, order]) :对矩阵进行排序或者按轴的方向进行排序
squeeze([axis]) :移除长度为1的轴
std([axis, dtype, out, ddof]) :沿指定轴的方向，返回元素的标准差.
sum([axis, dtype, out]) ：沿指定轴的方向，返回其元素的总和
swapaxes(axis1, axis2):交换两个轴方向上的数据.
take(indices[, axis, out, mode]) :提取指定索引位置的数据,并以一维数组或者矩阵返回(主要取决axis)
tofile(fid[, sep, format]) :将矩阵中的数据以二进制写入到文件
tolist() :将矩阵转化为列表形式
tostring([order]):将矩阵转化为python的字符串.
trace([offset, axis1, axis2, dtype, out]):返回对角线元素之和
transpose(*axes) :返回矩阵的转置矩阵，不改变原有矩阵
var([axis, dtype, out, ddof]) ：沿指定轴方向，返回矩阵元素的方差
view([dtype, type]) :生成一个相同数据，但是类型为指定新类型的矩阵。
ü All方法
>>> a = np.asmatrix('0 2 7; 3 4 8; 5 0 9')
>>> a.all()
False
>>> a.all(axis=0)
matrix([[False, False, True]], dtype=bool)
>>> a.all(axis=1)
matrix([[False],
[ True],
[False]], dtype=bool)
ü Astype方法
>>> a.astype(float)
matrix([[ 12., 3., 5.],
[ 32., 23., 9.],
[ 10., -14., 78.]])
ü Argsort方法
>>> a=np.matrix('12 3 5; 32 23 9; 10 -14 78')
>>> a.argsort()
matrix([[1, 2, 0],
[2, 1, 0],
[1, 0, 2]])
ü Clip方法
>>> a
matrix([[ 12, 3, 5],
[ 32, 23, 9],
[ 10, -14, 78]])
>>> a.clip(12,32)
matrix([[12, 12, 12],
[32, 23, 12],
[12, 12, 32]])
ü Cumprod方法
>>> a.cumprod(axis=1)
matrix([[ 12, 36, 180],
[ 32, 736, 6624],
[ 10, -140, -10920]])
ü Cumsum方法
>>> a.cumsum(axis=1)
matrix([[12, 15, 20],
[32, 55, 64],
[10, -4, 74]])
ü Tolist方法
>>> b.tolist()
[[12, 3, 5], [32, 23, 9], [10, -14, 78]]
ü Tofile方法
>>> b.tofile('d:\b.txt')
ü compress()方法
>>> from numpy import *
>>> a = array([10, 20, 30, 40])
>>> condition = (a > 15) & (a < 35)
>>> condition
array([False, True, True, False], dtype=bool)
>>> a.compress(condition)
array([20, 30])
>>> a[condition] # same effect
array([20, 30])
>>> compress(a >= 30, a) # this form a
so exists
array([30, 40])
>>> b = array([[10,20,30],[40,50,60]])
>>> b.compress(b.ravel() >= 22)
array([30, 40, 50, 60])
>>> x = array([3,1,2])
>>> y = array([50, 101])
>>> b.compress(x >= 2, axis=1) # illustrates
the use of the axis keyword
array([[10, 30],
[40, 60]])
>>> b.compress(y >= 100, axis=0)
array([[40, 50, 60]])