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有阶乘函数，Numpy中，mat必须是2维的,但是array可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。
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在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号。例如，a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积。
若a=mat([1,2,3]) 是矩阵，则 a.A 则转换成了数组，反之，a.M则转换成了矩阵。
扩展资料：
常用的Numpy运算：
取矩阵中的某一行 ss[1,:] 或该行的某两列 ss[1,0:2]
将数组转换成矩阵 randMat=mat(random.rand(4,4))
矩阵求逆 randMat.I
单位阵 eye(4)
零矩阵 zeros((x,y)) 建立x行y列的零矩阵。
最大值和最小值 a.max(),a.min() ,而a.max(0) 表示按列选取每列的最大值。最大/小元素的下标 a.argmax(),a.argmin()
#作为方法x.sum() #所有元素相加x.sum(axis=0) #按列相加x.sum(axis=1) #按行相加#作为函数sum(a,axis=0)ss.mean()
mean(a,axis=0(或1)) #按列或行求均值var(a)var(a,axis=0(或1)) #按列或行求方差。
std(a)std(a,axis=0(或1)) #按列或行求标准差ss.T或ss.transpose() #转置。
一：数学运算符，*表示乘法，**表示取幂，如：
二：用在变量的前面。
1，向函数传递参数，将变量中可迭代对象的元素拆解出来，作为独立的参数第传给函数，如：
双引号（**），变量为字典，将其拆解出来，单独传给函数。如：
2，在函数定义中使用，收集参数。将参数捕捉到一个元组中，如：
该用法允许我们创建自己的函数时，可以接收任意数量的参数。
双星号可以将参数捕捉到字典中，如：
首先，你的语法是 Python3 的语法，但是用的是 Python2；
其实，类似这种题目，借助格式化输出会更加方便，看代码：
# -*- encoding: gbk -*-
for row in range(1, 10):
for col in range(1, row + 1):
prod = row * col
print '%d * %d = %-2d ' % (col, row, prod),
Python定义
求余运行a % b的值处于开区间[0, b)内，如果b是负数，开区间变为(b, 0]。这是一个很常见的定义方式。不过其实它依赖于整除的定义。为了让方程式：b * (a // b) + a % b = a恒真，整除运行需要向负无穷小方向取值。比如7 // 3的结果是2，而(-7) // 3的结果却是-3。这个算法与其它很多编程语言不一样，需要注意，它们的整除运算会向0的方向取值。
以上内容参考：百度百科-Python
