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目次
Numpy 配列と行列: どちらを選択するか、そしてその理由は?
違い
利點(diǎn)と欠點(diǎn)
配列
行列
配列と行列
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NumPy 配列と行列: それぞれをいつ使用する必要がありますか?

Nov 18, 2024 am 01:57 AM

NumPy Arrays vs Matrices: When Should You Use Each?

Numpy 配列と行列: どちらを選択するか、そしてその理由は?

Python で數(shù)値データを扱うとき、NumPy 配列と行列という 2 つの密接に関連したデータ構(gòu)造に遭遇することがあります。 。この記事の目的は、それらの違い、長所、短所を明確にして、プログラムでどちらを使用するかを十分な情報(bào)に基づいて決定できるようにすることです。

違い

次元: 配列は次のことができます。行列は厳密に 2 次元ですが、

行列演算子: 行列は行列の乗算に便利な表記法 (a*b など) を提供しますが、配列では行列演算に np.dot または @ を使用する必要があります。

転置: 両方の配列行列には転置を表す .T が付きます。行列は共役転置の .H と逆行列の .I もサポートします。

要素ごとの演算: 配列はデフォルトで要素ごとの演算を?qū)g行しますが、行列は np を除いて演算を行列の積として扱います。ドットが使用されます。

特殊演算子: '**'演算子は配列と行列では異なる意味を持ちます。配列の場合は要素ごとに要素を 2 乗し、行列の場合は行列の乗算を?qū)g行します。

利點(diǎn)と欠點(diǎn)

配列

利點(diǎn):

  • より一般的で、任意の數(shù)を許可します。次元。
  • 一貫した要素ごとの演算。
  • 行列と配列が混在するプログラムでの管理が容易。

欠點(diǎn):

  • Python バージョンの利便性の低い行列乗算構(gòu)文3.5 より古い。

行列

利點(diǎn):

  • 便利な行列乗算表記。
  • を直接サポート転置や転置などの高度な行列演算逆。

欠點(diǎn):

  • 2 次元に限定されます。
  • プログラム內(nèi)で配列と混合すると混亂を引き起こす可能性があります。

配列と行列

2 次元以上のデータを扱う必要がある場合、または要素ごとの操作で値の一貫性が必要な場合は、配列をお?jiǎng)幛幛筏蓼?/strong>。

プロジェクトが主に行う場合行列が含まれる場合、行列によって提供される 行列演算構(gòu)文上の利便性 が影響する可能性があります。

最終的に、最適な選択はプログラムの特定の要件によって異なります。 np.asmatrix と np.asarray を使用して配列と行列の間で変換できることは注目に値します。

以上がNumPy 配列と行列: それぞれをいつ使用する必要がありますか?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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