我什麼時候應該選擇 Numpy 數組而不是矩陣？

Numpy 陣列和矩陣之間的差異和選擇

Numpy 陣列和矩陣是 Python 中類似的資料結構，但它們提供不同的功能和特徵。以下是它們之間差異的檢查：

維度和屬性

• Numpy 矩陣： 完全二維。
• Numpy 陣列(ndarrays): N 維。
• 矩陣繼承 ndarrays 的屬性和方法。

矩陣乘法表示法

• 矩陣提供簡潔的表示法對於矩陣乘法： a @ b，其中 a 和 b 是矩陣。
• 自 Python 3.5 起，Ndarray 支援使用 @ 運算子進行中綴矩陣乘法。

逐元素與矩陣運算

• Ndarray 一致地按元素應用運算，除了透過 np.dot 或 @ 進行矩陣乘法。
• 矩陣預設執行矩陣運算，例如兩個矩陣相乘時的矩陣乘法。

數學運算子

• ** 運算子：在矩陣中，a**2 返回a*a，但在ndarray 中，它對每個元素進行平方。

多功能性和一致性

• Numpy 陣列：比矩陣更通用，允許任何維度。
• Numpy 矩陣：提供方便的矩陣運算，但將維度限制為二維。
• 在程式中混合矩陣和 ndarray 可能會導致意外結果。

使用建議

如果您單獨使用使用二維矩陣並優先考慮矩陣乘法符號中的視覺簡單性，矩陣可能會滿足您的需求。但是，為了實現多功能性、一致性和易用性，建議只選擇 numpy 陣列。這允許您使用 ndarray 執行所有矩陣運算以及更多操作。

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