NumPy Arrays vs Matrices: Bilakah Anda Harus Menggunakan Setiap?

Numpy Arrays vs Matrices: Mana yang Harus Dipilih dan Mengapa?

Apabila bekerja dengan data berangka dalam Python, anda mungkin menghadapi dua struktur data yang berkait rapat: Tatasusunan NumPy dan matriks . Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan perbezaan, kelebihan dan keburukan mereka untuk membantu anda membuat keputusan termaklum tentang yang mana satu untuk digunakan dalam program anda.

Perbezaan

Dimensi: Tatasusunan boleh daripada mana-mana dimensi (N-dimensi), manakala matriks adalah tegas dua dimensi.

Operator Matriks: Matriks menawarkan tatatanda mudah untuk pendaraban matriks, cth., a*b, manakala tatasusunan memerlukan penggunaan np.dot atau @ untuk operasi matriks.

Transposisi: Kedua-dua tatasusunan dan matriks mempunyai .T untuk transpos. Matriks juga menyokong .H untuk transpos konjugat dan .I untuk songsang.

Operasi mengikut unsur: Tatasusunan melakukan operasi mengikut unsur secara lalai, manakala matriks menganggap operasi sebagai produk matriks melainkan np. dot digunakan.

Operator Khas: Operator '**' mempunyai berbeza makna untuk tatasusunan dan matriks. Untuk tatasusunan, ia menduakan elemen mengikut unsur, manakala untuk matriks, ia melakukan pendaraban matriks.

Kebaikan dan Kelemahan

Array

Kelebihan:

• Lebih umum, membenarkan sebarang bilangan dimensi.
• Operasi mengikut elemen yang konsisten.
• Lebih mudah untuk diurus dalam program yang mencampurkan matriks dan tatasusunan.

Kelemahan:

• Sintaks pendaraban matriks yang kurang mudah dalam versi Python lebih lama daripada 3.5.

Matriks

Kelebihan:

• Notasi pendaraban matriks yang mudah.
• Menyokong matriks lanjutan secara langsung operasi seperti transpose dan songsang.

Kelemahan:

• Terhad kepada dua dimensi.
• Boleh menyebabkan kekeliruan jika dicampur dengan tatasusunan dalam atur cara.

Memilih Antara Tatasusunan dan Matriks

Jika anda perlu bekerja dengan data lebih daripada dua dimensi atau ketekalan nilai dalam operasi mengikut unsur, tatasusunan ialah pilihan yang disyorkan.

Jika projek anda terutamanya melibatkan matriks, operasi matriks dan kemudahan sintaksis yang ditawarkan oleh matriks mungkin melebihi had.

Akhirnya, pilihan terbaik bergantung pada keperluan khusus program anda. Perlu diingat bahawa anda boleh menukar antara tatasusunan dan matriks menggunakan np.asmatrix dan np.asarray.

Atas ialah kandungan terperinci NumPy Arrays vs Matrices: Bilakah Anda Harus Menggunakan Setiap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!