NumPy 配列と行列のどちらを使用すべきか?

NumPy の配列と行列の違いは何ですか?

NumPy は、配列と行列という 2 つの異なるデータ構造を提供します。これらの構造の違いを理解することは、効率的なプログラミングにとって非常に重要です。

主な違い

• 次元: 配列は複数の次元をサポートしますが、行列は複数の次元をサポートします。は 2 次元に制限されます。
• 行列乗算: 行列は行列の乗算の簡略化された表記を提供しますが、配列では np.dot または @ 演算子の使用が必要です。
• 要素ごとの演算: 配列は本質的に要素ごとに実行します。一方、行列には​​転置、共役転置、および共役転置などの特定の関数があります。逆。
• 一般化性: 配列は任意の次元を表現できるため、行列よりも汎用性が高くなります。

利点と欠点

配列

• 利点:

  • より一般的で適用可能さまざまな次元。
  • 一貫した要素ごとの操作。

• 欠点:

  • 特殊な行列の欠如乗算表記法 (Python 以前) 3.5).
  • と混合すると混乱が生じる可能性があります行列。

行列

• 利点:

  • 単純化された行列の乗算構文。
  • 行列演算に特化した関数 (転置、逆変換など)。

• 欠点:

  • 2個限定
  • 配列と混合すると予期しない結果が生じる可能性があります。

推奨事項

ほとんどのアプリケーションでは、NumPy 配列が推奨される選択肢です。これらは、より優れた多用途性、一貫性、シンプルさを提供します。ただし、行列の乗算表記が重要な場合は、Python >= 3.5 で NumPy 行列を検討できます。

さらに、配列と行列を柔軟に切り替えるために、NumPy の変換関数 (np.asmatrix および np.asarray) を使用することを検討してください。必要に応じて。

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