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(zhǎng)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(chǎng)合は要素ごとに要素を 2 乗し、行列の場(chǎng)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(chǎng)合、または要素ごとの操作で値の一貫性が必要な場(chǎng)合は、配列をお?jiǎng)幛幛筏蓼?/strong>。
プロジェクトが主に行う場(chǎng)合行列が含まれる場(chǎng)合、行列によって提供される 行列演算 と 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(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK()方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw()メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡(jiǎn)素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります:親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます

listslicinginpythonextractsoristusingindices.1.itusesthesyntaxlist [start:end:step]、wherestartisinclusive、endisexclusive、andstepdefinestheinterval.2.ifstartorerendareomitte、pythondefaultStotheBeginedoftothemonist.3.commonuseScludette

クラスメソッドは、@ClassMethodデコレーターを介してPythonで定義されるメソッドです。最初のパラメーターはクラス自體(CLS)で、クラス?fàn)顟B(tài)へのアクセスまたは変更に使用されます。特定のインスタンスではなく、クラス全體に影響を與えるクラスまたはインスタンスを通じて呼び出すことができます。たとえば、Personクラスでは、show_count()メソッドは作成されたオブジェクトの數(shù)を數(shù)えます。クラスメソッドを定義するときは、@ClassMethodデコレータを使用して、Change_Var(new_Value)メソッドなどの最初のパラメーターCLSに名前を付けてクラス変數(shù)を変更する必要があります。クラス方法は、インスタンスメソッド(自己パラメーター)および靜的メソッド(自動(dòng)パラメーターなし)とは異なり、工場(chǎng)の方法、代替コンストラクター、およびクラス変數(shù)の管理に適しています。一般的な用途には以下が含まれます。

パラメーターは関數(shù)を定義するときはプレースホルダーであり、引數(shù)は呼び出し時(shí)に特定の値が渡されます。 1。位置パラメーターを順?lè)硕嗓贡匾ⅳ?、順序が正しくない?chǎng)合は結(jié)果のエラーにつながります。 2。キーワードパラメーターはパラメーター名で指定されており、順序を変更して読みやすさを向上させることができます。 3.デフォルトのパラメーター値は、複製コードを避けるために定義されたときに割り當(dāng)てられますが、変數(shù)オブジェクトはデフォルト値として避ける必要があります。 4. Argsおよび *Kwargsは、不確実な數(shù)のパラメーターを処理でき、一般的なインターフェイスまたはデコレータに適していますが、読みやすさを維持するためには注意して使用する必要があります。

イテレータは、__iter __()および__next __()メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動(dòng)的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の()を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無(wú)限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評(píng)価を動(dòng)的に生成するときにジェネレーターを使用します。注:リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達(dá)した後、それらは再作成する必要があり、発電機(jī)はそれを一度しか通過(guò)できません。

2つのリストをマージするには多くの方法があり、正しい方法を選択すると効率を改善できます。 1。List1 List2などの新しいリストを生成するには、番號(hào)スプライシングを使用します。 2。使用= list1 = list2などの元のリストを変更します。 3。list1.extend(list2)などの元のリストで操作するには、extend()メソッドを使用します。 4. [List1、*List2]など、複數(shù)のリストの柔軟な組み合わせや要素の追加をサポートする[List1、*List2]など、[Python3.5]を解き、マージする(python3.5)を使用してマージします。さまざまな方法がさまざまなシナリオに適しているため、元のリストとPythonバージョンを変更するかどうかに基づいて選択する必要があります。

API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。

PythonのMagicMethods(またはDunder Methods)は、オブジェクトの動(dòng)作を定義するために使用される特別な方法であり、二重のアンダースコアで始まり、終了します。 1.オブジェクトは、追加、比較、文字列表現(xiàn)などの組み込み操作に応答できるようにします。 2.一般的なユースケースには、オブジェクトの初期化と表現(xiàn)(__init__、__Repr__、__str__)、算術(shù)操作(__ add__、__sub__、__mul__)、および比較操作(__eq__、___lt__)が含まれます。 3。それを使用するときは、彼らの行動(dòng)が期待を満たしていることを確認(rèn)してください。たとえば、__Repr__はリファクタリング可能なオブジェクトの式を返す必要があり、算術(shù)メソッドは新しいインスタンスを返す必要があります。 4.過(guò)剰使用または混亂を招くことは避ける必要があります。
