行列ではなく Numpy 配列を選択する必要があるのはどのような場合ですか?

Numpy 配列と行列の違いを理解する

Numpy 配列と行列は、多次元データを操作できる Numpy の 2 つの基本的なデータ構造です。ただし、この 2 つには、Python プログラム内での使用法に影響を与える重要な違いがあります。

機能と次元

Numpy 行列は厳密に 2 次元の構成要素であるのに対し、Numpy 配列は(ndarrays) は複数の次元にまたがることができます。行列オブジェクトは、Ndarray の属性とメソッドを継承し、行列乗算 (a*b) の便利な表記法を提供します。

Python バージョン 3.5 より前の場合、行列オブジェクトは、アクセス可能な行列乗算構文 a*b の恩恵を受けます。ただし、Python 3.5 以降では、行列の乗算を Ndarray に拡張する @ 演算子が導入されています: a@b.

Operations and Transpose

一方、行列オブジェクトと Ndarray は両方とも転置用の .T 属性、行列はさらに、共役転置用の .H と逆行列用の .I を提供します。

一方、Numpy 配列は要素ごとの演算を優先します。つまり、a*b がコンポーネントを実行します。 -wise 乗算。配列で真の行列乗算を実現するには、np.dot (または @ 演算子) 関数が必要です。

その他の違い

演算子も異なる動作を示します。 。行列の場合、a2 は行列の積 a*a を計算しますが、Ndarray の場合、c2 は各要素を要素ごとに 2 乗します (c2)。

利点と考慮事項

Numpy 配列: 柔軟性 - 複数の次元を処理でき、要素ごとの操作に準拠します。
シンプルさ -特に行列や高次元配列を扱う場合、使用と保守が容易になります。

Numpy Matrices: Matrix Notation - 行列の乗算に簡潔で視覚的に魅力的な構文を提供します。 .
特殊関数 - 共役転置 (.H) および逆関数 (.I) への直接アクセスを提供します。

配列と行列の選択

行列表記や組み込み行列関数など、行列の独自の機能を必要とするプログラムの場合は、行列が適切な場合があります。ただし、汎用アプリケーションや高次元のデータ操作の場合、Numpy 配列は操作全体で優れた柔軟性と一貫性を提供します。

Numpy 配列と行列の違いを理解することで、プログラマは特定の用途に適切なデータ構造を選択できます。を必要とし、Python プログラム内でのシームレスで効率的なデータ処理を保証します。

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