NumPy 陣列與矩陣：什麼時候應該使用它們？

Numpy 陣列與矩陣：選擇哪一個以及為什麼？

在 Python 中處理數值資料時，您可能會遇到兩種密切相關的資料結構：NumPy 陣列和矩陣。本文旨在闡明它們的差異、優點和缺點，以幫助您在程式中使用哪一種做出明智的決定。

差異

維度：陣列可以可以是任意維度（N 維），而矩陣是嚴格的二維。

矩陣運算子： 矩陣為矩陣乘法提供方便的表示法，例如 a*b，而陣列則需要使用 np.dot 或 @ 進行矩陣運算。

轉置： 兩個陣列矩陣有 .T 轉置。矩陣也支持 .H 表示共軛轉置，.I 表示逆矩陣。

逐元素運算： 陣列預設執行逐元素運算，而矩陣將運算視為矩陣乘積，除非 np.使用點。

特殊運算符： '**' 運算子有不同的意義數組和矩陣。對於數組，它按元素平方，而對於矩陣，它執行矩陣乘法。

優點和缺點

數組

優點：

• 更一般，允許任意數量。
• 一致的逐元素運算。
• 在混合矩陣和陣列的程式中更容易管理。

缺點：

• 低於以下版本的Python 版本中較不方便的矩陣語法3.5.

矩陣

優點：

• 方便的矩陣乘法表示法。
• 直接支援高階矩陣轉置等運算

缺點：

• 僅限於二維。
• 如果在程式中與陣列混合可能會導致混亂。

在數組和矩陣

如果您需要處理二維以上的資料或在逐元素運算中保持值一致性，建議選擇數組。

如果您的專案主要涉及矩陣，矩陣提供的矩陣運算和語法便利性可能會更重要

最終，最佳便利性可能會更重要

最終，最佳選擇取決於您的程序的特定要求。值得注意的是，您可以使用 np.asmatrix 和 np.asarray 在陣列和矩陣之間進行轉換。

以上是NumPy 陣列與矩陣：什麼時候應該使用它們？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！