Quand dois-je choisir les tableaux Numpy plutôt que les matrices ?

Différences et choix entre les tableaux et matrices Numpy

Les tableaux et matrices Numpy sont des structures de données similaires en Python, mais ils offrent des fonctionnalités et des caractéristiques distinctes. Voici un examen de leurs différences :

Dimensionnalité et propriétés

• Matrices Numpy :Exclusivement bidimensionnelles.
• Tableaux Numpy (ndarrays): N-dimensionnel.
• Les matrices héritent des attributs et méthodes de ndarrays.

Notation de multiplication matricielle

• Les matrices fournissent une notation concise pour la multiplication matricielle : a @ b où a et b sont des matrices.
• Ndarrays prend en charge la multiplication matricielle infixe avec l'opérateur @ depuis Python 3.5.

Opérations élémentaires ou matricielles

• Les Ndarrays appliquent systématiquement les opérations par éléments, à l'exception de la multiplication matricielle via np.dot ou @.
• Les matrices exécutent des opérations matricielles par défaut, telles que la multiplication matricielle lors de la multiplication de deux matrices.

Opérateurs mathématiques

• ** opérateur : dans les matrices, a**2 renvoie a*a, mais dans les ndarrays, il met au carré chaque élément.

Polyvalence et cohérence

• Numpy tableaux : Plus général que les matrices, permettant n'importe quelle dimensionnalité.
• Matrices Numpy : Fournit des opérations matricielles pratiques, mais limite la dimensionnalité à deux.
• Mélange de matrices et Les ndarrays dans un programme peuvent conduire à des résultats inattendus.

Recommandation pour Utiliser

Si vous travaillez uniquement avec des matrices bidimensionnelles et privilégiez la simplicité visuelle dans la notation de multiplication matricielle, les matrices peuvent répondre à vos besoins. Cependant, pour des raisons de polyvalence, de cohérence et de facilité d'utilisation, choisir exclusivement des tableaux numpy est recommandé. Cela vous permet d'effectuer toutes les opérations matricielles et plus encore en utilisant des ndarrays.

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