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Numpy 陣列與矩陣:選擇哪一個(gè)以及為什麼?
差異
優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)
數(shù)組
矩陣
在數(shù)組和矩陣
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NumPy 陣列與矩陣:什麼時(shí)候應(yīng)該使用它們?

Nov 18, 2024 am 01:57 AM

NumPy Arrays vs Matrices: When Should You Use Each?

Numpy 陣列與矩陣:選擇哪一個(gè)以及為什麼?

在 Python 中處理數(shù)值資料時(shí),您可能會(huì)遇到兩種密切相關(guān)的資料結(jié)構(gòu):NumPy 陣列和矩陣。本文旨在闡明它們的差異、優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),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(yán)格的二維。

矩陣運(yùn)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(jìn)行矩陣運(yùn)算。

轉(zhuǎn)置: 兩個(gè)陣列矩陣有 .T 轉(zhuǎn)置。矩陣也支持 .H 表示共軛轉(zhuǎn)置,.I 表示逆矩陣。

逐元素運(yùn)算: 陣列預(yù)設(shè)執(zhí)行逐元素運(yùn)算,而矩陣將運(yùn)算視為矩陣乘積,除非 np.使用點(diǎn)。

特殊運(yùn)算符: '**' 運(yùn)算子有不同的意義數(shù)組和矩陣。對(duì)於數(shù)組,它按元素平方,而對(duì)於矩陣,它執(zhí)行矩陣乘法。

優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

數(shù)組

優(yōu)點(diǎn):

  • 更一般,允許任意數(shù)量。
  • 一致的逐元素運(yùn)算。
  • 在混合矩陣和陣列的程式中更容易管理。

缺點(diǎn):

  • 低於以下版本的Python 版本中較不方便的矩陣語(yǔ)法3.5.

矩陣

優(yōu)點(diǎn):

  • 方便的矩陣乘法表示法。
  • 直接支援高階矩陣轉(zhuǎn)置等運(yùn)算

缺點(diǎn):

  • 僅限於二維。
  • 如果在程式中與陣列混合可能會(huì)導(dǎo)致混亂。

在數(shù)組和矩陣

如果您需要處理二維以上的資料或在逐元素運(yùn)算中保持值一致性,建議選擇數(shù)組。

如果您的專(zhuān)案主要涉及矩陣,矩陣提供的矩陣運(yùn)算語(yǔ)法便利性可能會(huì)更重要

最終,最佳便利性可能會(huì)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(jìn)行轉(zhuǎn)換。

以上是NumPy 陣列與矩陣:什麼時(shí)候應(yīng)該使用它們?的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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