Scalar, Vector, Matrix, Tensor, Array 傻傻分不清楚，看完这篇可视化你就明白！_scalar和vector怎么分-程序员宅基地

技术标签：可视化机器学习 1024程序员节深度学习数据结构

标量、向量、矩阵、张量的关系

Scalar（标量）

Vector（向量）

Matrix（矩阵）

Tensor（张量）

Array（数组）

标量、向量、矩阵、张量的关系

先上几张图感受下，Scalar - Vector - Matrix - Tensor其实就是数据维度逐渐上升的过程。

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点——标量（scalar）

线——向量（vector）

面——矩阵（matrix）

体——张量（tensor）

Scalar（标量）

标量只有大小概念，没有方向的概念。通过一个具体的数值就能表达完整。

比如：重量、温度、长度、提及、时间、热量等都数据标量。

Vector（向量）

物理学上也叫矢量，指由大小和方向共同决定的量（跟「标量」相区别）。如力、速度等。

向量主要有2个维度：大小、方向。

大小：箭头的长度表示大小；

方向：箭头所指的方向表示方向。

Matrix（矩阵）

矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，元素是实数的矩阵称为实矩阵，元素是复数的矩阵称为复矩阵。

而行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵。

由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。记作：

Tensor（张量）

A tensor is a generalization of vectors and matrices to potentially higher dimensions.

Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensional array），其目的是能够创造更高维度的矩阵、向量。

Tensor对象的3个属性：

rank：number of dimensions 维度

shape: number of rows and columns 行列数

type: data type of tensor's elements 元素类型

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现在将三维的张量用一个正方体来表示

一个量, 在不同的参考系下按照某种特定的法则进行变换, 就是张量。

额外补充：Array（数组）

数组是类似于列表的高阶对象，是有序的元素序列。我们经常在Numpy里对数组进行运算。

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Python也有数组，为什么要用Numpy？

Python中提供了list容器，可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针，这样一来，为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说，这种结构显然不够高效。

Python虽然也提供了array模块，但其只支持一维数组，不支持多维数组，也没有各种运算函数。因而不适合数值运算。

Numpy内置丰富的方法，能更加轻松高效地进行科学计算。

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_34604224/article/details/118419929

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