언제 행렬 대신 Numpy 배열을 선택해야 합니까?

Numpy 배열과 행렬의 차이점 이해

Numpy 배열과 행렬은 다차원 데이터를 조작할 수 있는 Numpy의 두 가지 기본 데이터 구조입니다. 그러나 Python 프로그램 내에서의 사용법에 영향을 미치는 두 가지 주요 차이점이 있습니다.

기능 및 크기

Numpy 행렬은 엄격하게 2차원 구조인 반면, Numpy 배열은 (ndarrays)는 여러 차원에 걸쳐 있을 수 있습니다. 행렬 객체는 Ndarrays의 속성과 메서드를 상속하여 행렬 곱셈(a*b)에 대한 편리한 표기법을 제공합니다.

Python 버전 3.5 미만의 경우 행렬 객체는 액세스 가능한 행렬 곱셈 구문인 a*b의 이점을 얻습니다. 그러나 Python 3.5 이상에서는 행렬 곱셈을 Ndarray로 확장하는 @ 연산자를 도입합니다: a@b.

연산 및 전치

행렬 객체와 Ndarray는 모두 전치를 위한 .T 속성, 행렬은 켤레 전치에 대해 .H, 역전위에 대해 .I를 추가로 제공합니다.

반면 Numpy 배열은 요소별 연산의 우선 순위를 지정합니다. 즉, a*b는 구성 요소를 수행합니다. -현명한 곱셈. 배열을 사용하여 진정한 행렬 곱셈을 수행하려면 np.dot(또는 @ 연산자) 함수가 필요합니다.

추가 차이점

연산자도 뚜렷한 동작을 나타냅니다. . 행렬의 경우 a2는 행렬 곱 a*a를 계산하는 반면, Ndarray의 경우 c2는 각 요소를 요소별로 제곱합니다(c2).

장점 및 고려 사항

Numpy 배열: 유연성 - 여러 차원을 처리하고 요소별 작업을 고수할 수 있습니다.
단순성 - 특히 행렬 및 고차원 배열로 작업할 때 사용 및 유지 관리가 더 쉽습니다.

Numpy 행렬: 행렬 표기법 - 행렬 곱셈을 위한 간결하고 시각적으로 매력적인 구문 제공 .
특수 함수 - 켤레 전치(.H)와 역(.I)에 직접 액세스할 수 있습니다.

배열과 행렬 중에서 선택

행렬 표기법이나 내장된 행렬 함수 등 행렬 고유의 기능이 필요한 프로그램에는 행렬이 적합할 수 있습니다. 그러나 범용 애플리케이션과 고차원 데이터 조작의 경우 Numpy 배열은 작업 전반에 걸쳐 더 큰 유연성과 일관성을 제공합니다.

Numpy 배열과 행렬의 차이점을 이해함으로써 프로그래머는 특정 작업에 적합한 데이터 구조를 선택할 수 있습니다. Python 프로그램 내에서 원활하고 효율적인 데이터 처리를 보장합니다.

위 내용은 언제 행렬 대신 Numpy 배열을 선택해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!