Bilakah Saya Harus Memilih Tatasusunan Numpy Daripada Matriks?

Perbezaan dan Pilihan Antara Tatasusunan Numpy dan Matriks

Tatasusunan dan matriks Numpy ialah struktur data yang serupa dalam Python, tetapi ia menawarkan fungsi dan ciri yang berbeza. Berikut ialah pemeriksaan perbezaannya:

Dimensi dan Sifat

• Matriks Numpy: Eksklusif dua dimensi.
• Tasusunan Numpy (ndarray): N-dimensi.
• Matriks mewarisi atribut dan kaedah ndarray.

Notasi Pendaraban Matriks

• Matriks menyediakan tatatanda ringkas untuk pendaraban matriks: a @ b di mana a dan b ialah matriks.
• Infiks sokongan Ndarrays pendaraban matriks dengan pengendali @ sejak Python 3.5.

Pengendalian Elemen-Bijak vs. Matriks

• Ndarrays secara konsisten menggunakan operasi mengikut elemen, kecuali pendaraban matriks melalui np. titik atau @.
• Matriks melaksanakan operasi matriks secara lalai, seperti pendaraban matriks apabila mendarab dua matriks.

Operator Matematik

• ** operator: Dalam matriks, a**2 mengembalikan a*a, tetapi dalam ndarray, ia menggandakan setiap elemen.

Kepelbagaian dan Ketekalan

• Tasusunan Numpy: Lebih umum daripada matriks, membenarkan sebarang dimensi.
• Matriks Numpy: Sediakan operasi matriks yang mudah, tetapi hadkan dimensi kepada dua.
• Mencampurkan matriks dan ndarray dalam atur cara boleh membawa kepada keputusan yang tidak dijangka.

Pengesyoran untuk Penggunaan

Jika anda bekerja dengan matriks dua dimensi semata-mata dan mengutamakan kesederhanaan visual dalam tatatanda pendaraban matriks, matriks mungkin sesuai dengan keperluan anda. Walau bagaimanapun, untuk fleksibiliti, konsistensi dan kemudahan penggunaan, memilih tatasusunan numpy secara eksklusif adalah disyorkan. Ini membolehkan anda melakukan semua operasi matriks dan banyak lagi menggunakan ndarray.

Atas ialah kandungan terperinci Bilakah Saya Harus Memilih Tatasusunan Numpy Daripada Matriks?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!