行列ではなく Numpy 配列を選択する必要があるのはどのような場合ですか?

Numpy 配列と行列の違いと選択

Numpy 配列と行列は Python の同様のデータ構造ですが、異なる機能と特性を提供します。以下にそれらの違いを調べます。

次元とプロパティ

• Numpy 行列: 専ら 2 次元。
• Numpy 配列(ndarrays): N 次元。
• 行列は ndarray の属性とメソッドを継承します。

行列乗算の表記

• 行列は、行列乗算の簡潔な表記法を提供します: a @ bここで、a と b は行列です。
• Ndarrays のサポートPython 3.5 以降、 @ 演算子を使用した中置行列乗算。

要素ごとの演算と行列演算

• Ndarray は、np による行列乗算を除き、一貫して要素ごとに演算を適用します。 .dot または @.
• 行列は、行列乗算などの行列演算をデフォルトで実行します。 2 つの行列の乗算。

数学演算子

• ** 演算子: 行列では、a**2 は a*a を返しますが、ndarray では各要素を 2 乗します。

多用途性と一貫性

• Numpy 配列: 行列よりも一般的で、任意の次元を許容します。
• Numpy 行列: 便利な行列演算を提供しますが、次元を 2 に制限します。
• 行列の混合とプログラム内で ndarray を使用すると、予期しない結果が生じる可能性があります。

使用の推奨事項

2 次元行列のみを操作し、行列の乗算表記で視覚的な単純さを優先する場合は、行列が適切な場合があります。ニーズ。ただし、汎用性、一貫性、使いやすさを考慮すると、numpy 配列のみを選択することをお勧めします。これにより、ndarray を使用してすべての行列演算などを実行できるようになります。

以上が行列ではなく Numpy 配列を選択する必要があるのはどのような場合ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。