Wann sollte ich Numpy-Arrays gegenüber Matrizen wählen?

Unterschiede und Auswahlmöglichkeiten zwischen Numpy-Arrays und -Matrizen

Numpy-Arrays und -Matrizen sind ähnliche Datenstrukturen in Python, bieten jedoch unterschiedliche Funktionalitäten und Eigenschaften. Hier ist eine Untersuchung ihrer Unterschiede:

Dimensionalität und Eigenschaften

• Numpy-Matrizen:Ausschließlich zweidimensional.
• Numpy-Arrays (ndarrays):N-dimensional.
• Matrizen erben Attribute und Methoden von ndarrays.

Matrixmultiplikationsnotation

• Matrizen bieten eine prägnante Notation für Matrixmultiplikation: a @ b, wobei a und b Matrizen sind.
• Ndarrays unterstützen Infix-Matrixmultiplikation mit dem @-Operator seit Python 3.5.

Elementweise vs. Matrixoperationen

• Ndarrays wenden Operationen konsistent elementweise an, mit Ausnahme der Matrixmultiplikation über np.dot oder @.
• Matrizen führen standardmäßig Matrixoperationen aus, wie z. B. die Matrixmultiplikation, wenn zwei Matrizen multipliziert werden.

Mathematische Operatoren

• **-Operator: In Matrizen gibt a**2 a*a zurück, aber in ndarrays quadriert es jedes Element.

Vielseitigkeit und Konsistenz

• Numpy-Arrays: Allgemeiner als Matrizen, ermöglicht jede Dimensionalität.
• Numpy-Matrizen: Bereitstellen praktische Matrixoperationen, aber beschränken Sie die Dimensionalität auf zwei.
• Das Mischen von Matrizen und Ndarrays in einem Programm kann zu unerwarteten Ergebnissen führen.

Empfehlung zur Verwendung

Wenn Sie nur Wenn Sie mit zweidimensionalen Matrizen arbeiten und bei der Matrixmultiplikationsnotation auf visuelle Einfachheit Wert legen, könnten Matrizen Ihren Anforderungen entsprechen. Aus Gründen der Vielseitigkeit, Konsistenz und Benutzerfreundlichkeit wird jedoch die Auswahl ausschließlich Numpy-Arrays empfohlen. Dadurch können Sie alle Matrixoperationen und mehr mit ndarrays ausführen.

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