数组、向量、矩阵的区别

import numpy as np

'''
数组：一维，秩为1
    利用Numpy中random模块中的randn函数生成的一维数组，
    既不是行向量，也不是列向量，而是秩为1的数组,
    特点：
        只有一个'[]'
        是数组，不是向量或矩阵
'''
a = np.random.randn(5)
print(a)
#[ 2.50110276  1.16190518  0.2125841  -1.35464964 -1.6559847 ]
print(a.ndim, a.shape)
# 1, (5,)
print(a.T)
#[ 2.50110276  1.16190518  0.2125841  -1.35464964 -1.6559847 ]
print((a.T).ndim, (a.T).shape)
# 1, (5,)
print("--------
")



'''
向量和矩阵都是为二维数组
'''

'''
行向量：
    特点：两个方括号'[]'
'''
b = np.random.randn(1,5)  #1行5列的行向量
print(b)
#[[ 0.16572125  0.61840102 -0.06370723 -0.56107341  1.04560651]]
print(b.ndim, b.shape)
# 2, (1, 5)
print(b.T)
'''
[[ 0.16572125]
 [ 0.61840102]
 [-0.06370723]
 [-0.56107341]
 [ 1.04560651]]
'''
print((b.T).ndim, (b.T).shape)
# 2, (5,1)
print("--------
")


'''
列向量
'''
e = np.random.randn(5,1) #5行1列的列向量
print(e)
'''
[[-0.50398456]
 [-1.12094662]
 [-0.43209098]
 [ 0.23721518]
 [-0.58687296]]
'''
print(e.ndim, e.shape)
#2, (5,1)
print(e.T)
#[[-0.50398456 -1.12094662 -0.43209098  0.23721518 -0.58687296]]
print((e.T).ndim, (e.T).shape)
#2 (1, 5)
print("--------
")


'''
矩阵：
    既有行向量也有列向量，两个方括号'[]'
'''
c = np.random.randn(5,2)
print(c.ndim, c.shape)
#2 (5, 2)
print(c)
'''
[[-0.03726232  0.3003853 ]
 [-0.52656126  1.77452533]
 [ 1.13944323  0.53734788]
 [-0.12426997 -0.78777449]
 [-0.49564334 -0.22442305]]

 1. 最外层的方括号表示矩阵
 2. 内层的方括号是每行有一对：内层有5对方括号，表示5行
 3. 内层每对方括号内有2个元素，表示2列
'''
print(c.T)
'''
[[-0.03726232 -0.52656126  1.13944323 -0.12426997 -0.49564334]
 [ 0.3003853   1.77452533  0.53734788 -0.78777449 -0.22442305]]
'''
print((c.T).ndim, (c.T).shape)
#2 (2, 5)

'''
数组、向量、矩阵的区别：
    可以以方括号的形式判断数组是否能够代表一个向量或者矩阵，
    又或者通过转置看前后是否变化来判断。
'''