😊 Python中的Numpy模块：`array()`与`mat()`的区别

在Python的数据处理领域，Numpy是一个不可或缺的工具库。其中，`array()`和`mat()`是两个常用函数，但它们的功能却有所不同。🤔

首先，`numpy.array()`是一个通用的多维数组对象，能够存储不同类型的数据，并支持多种操作。它更像是一种数据容器，适用于各种科学计算场景。例如：

```python

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

print(arr) 输出为二维数组

```

而`numpy.mat()`则专门用于创建矩阵对象，其行为更接近于传统的数学矩阵运算。它默认将输入数据视为二维矩阵，且运算时优先使用矩阵乘法（而非点乘）。例如：

```python

matr = np.mat([[1, 2], [3, 4]])

print(matr matr) 矩阵乘法

```

总结来说，`array()`更适合灵活的数据处理任务，而`mat()`则专注于矩阵运算，适合数学建模或线性代数相关场景。掌握两者的差异，能让数据分析更加高效！💪

📚 小贴士：如果不确定需求，建议优先使用`array()`，因为它功能更强大且兼容性更强哦！