NumPy 配列と行列: それぞれをいつ使用する必要がありますか?

Numpy 配列と行列: どちらを選択するか、そしてその理由は?

Python で数値データを扱うとき、NumPy 配列と行列という 2 つの密接に関連したデータ構造に遭遇することがあります。 。この記事の目的は、それらの違い、長所、短所を明確にして、プログラムでどちらを使用するかを十分な情報に基づいて決定できるようにすることです。

違い

次元: 配列は次のことができます。行列は厳密に 2 次元ですが、

行列演算子: 行列は行列の乗算に便利な表記法 (a*b など) を提供しますが、配列では行列演算に np.dot または @ を使用する必要があります。

転置: 両方の配列行列には転置を表す .T が付きます。行列は共役転置の .H と逆行列の .I もサポートします。

要素ごとの演算: 配列はデフォルトで要素ごとの演算を実行しますが、行列は np を除いて演算を行列の積として扱います。ドットが使用されます。

特殊演算子: '**'演算子は配列と行列では異なる意味を持ちます。配列の場合は要素ごとに要素を 2 乗し、行列の場合は行列の乗算を実行します。

利点と欠点

配列

利点:

• より一般的で、任意の数を許可します。次元。
• 一貫した要素ごとの演算。
• 行列と配列が混在するプログラムでの管理が容易。

欠点:

• Python バージョンの利便性の低い行列乗算構文3.5 より古い。

行列

利点:

• 便利な行列乗算表記。
• を直接サポート転置や転置などの高度な行列演算逆。

欠点:

• 2 次元に限定されます。
• プログラム内で配列と混合すると混乱を引き起こす可能性があります。

配列と行列

2 次元以上のデータを扱う必要がある場合、または要素ごとの操作で値の一貫性が必要な場合は、配列をお勧めします。

プロジェクトが主に行う場合行列が含まれる場合、行列によって提供される 行列演算 と 構文上の利便性 が影響する可能性があります。

最終的に、最適な選択はプログラムの特定の要件によって異なります。 np.asmatrix と np.asarray を使用して配列と行列の間で変換できることは注目に値します。

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