什么时候应该使用 NumPy 数组与矩阵？

NumPy 数组和矩阵之间有什么区别？

NumPy 提供两种不同的数据结构：数组和矩阵。了解这些结构之间的区别对于高效编程至关重要。

主要区别

• 维度：数组支持多个维度，而矩阵仅限于二维。
• 矩阵乘法： 矩阵为矩阵乘法提供了简化的表示法，而数组需要使用 np.dot 或 @ 运算符。
• 按元素运算： 数组本质上是按元素执行的运算，而矩阵具有转置、共轭转置和
• 通用性：数组可以表示任何维度，这使得它们比矩阵更通用。

优点和缺点

数组

• 优点：

  • 更通用和适用不同的维度。
  • 一致按元素运算。

• 缺点：

  • 缺乏专门的矩阵乘法符号（Python 3.5 之前）。
  • 如果与以下物质混合可能会造成混淆矩阵。

矩阵

• 优点：

  • 简化的矩阵乘法语法。
  • 矩阵运算的专用函数（例如转置、求逆）。

• 缺点：

  • 仅限两人维度。
  • 与数组混合时可能会出现意外结果。

建议

对于大多数应用程序，NumPy 数组是推荐选择。它们提供了更大的多功能性、一致性和简单性。不过，如果矩阵乘法表示法很关键，Python 中可以考虑使用 NumPy 矩阵 >= 3.5。

另外，可以考虑使用 NumPy 的转换函数（np.asmatrix 和 np.asarray）来灵活地在数组和矩阵之间切换必要时。

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