我什么时候应该选择 Numpy 数组而不是矩阵？

Numpy 数组和矩阵之间的差异和选择

Numpy 数组和矩阵是 Python 中类似的数据结构，但它们提供不同的功能和特征。以下是它们之间差异的检查：

维度和属性

• Numpy 矩阵： 完全二维。
• Numpy 数组（ndarrays）： N 维。
• 矩阵继承了 ndarray 的属性和方法。

矩阵乘法表示法

• 矩阵为矩阵乘法提供了简洁的表示法：a @ b其中 a 和 b 是矩阵。
• Ndarrays 支持中缀矩阵乘法自 Python 3.5 起的 @ 运算符。

逐元素与矩阵运算

• Ndarray 始终按元素应用运算，除了通过 np.dot 或 @ 进行矩阵乘法之外.
• 矩阵默认执行矩阵运算，例如两个相乘时的矩阵乘法矩阵。

数学运算符

• ** 运算符：在矩阵中，a**2 返回 a*a，但在 ndarray 中，它对每个元素进行平方。

多功能性和一致性

• Numpy 数组：比矩阵更通用，允许任意维度。
• Numpy 矩阵：提供方便的矩阵运算，但是将维度限制为二维。
• 混合矩阵和程序中的 ndarray 可能会导致意想不到的结果。

使用建议

如果您仅使用二维矩阵并优先考虑矩阵乘法符号中的视觉简单性，矩阵可能适合您需要。但是，为了实现多功能性、一致性和易用性，建议仅选择 numpy 数组。这允许您使用 ndarray 执行所有矩阵运算以及更多操作。

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