NumPy 배열과 행렬: 각각을 언제 사용해야 할까요?

Numpy 배열과 행렬: 무엇을 선택하고 왜 선택해야 할까요?

Python에서 숫자 데이터로 작업할 때 밀접하게 관련된 두 가지 데이터 구조인 NumPy 배열과 행렬을 접할 수 있습니다. . 이 문서의 목적은 프로그램에서 어떤 배열을 사용할지 결정하는 데 도움이 되도록 차이점, 장점 및 단점을 명확히 하는 것입니다.

차이점

차원성: 배열은 다음과 같은 기능을 수행할 수 있습니다. 모든 차원(N차원)일 수 있지만 행렬은 엄밀히 말하면 2차원입니다.

행렬 연산자: 행렬은 행렬 곱셈에 편리한 표기법(예: a*b)을 제공하는 반면, 배열은 행렬 연산에 np.dot 또는 @를 사용해야 합니다.

전위: 두 배열 모두 행렬에는 전치에 대한 .T가 있습니다. 행렬은 켤레 전치의 경우 .H, 역의 경우 .I도 지원합니다.

요소별 연산: 배열은 기본적으로 요소별 연산을 수행하는 반면, 행렬은 np가 아닌 한 연산을 행렬 곱으로 처리합니다. 점이 사용됩니다.

특수 연산자: '**' 연산자는 다른 의미를 갖습니다. 배열과 행렬의 경우. 배열의 경우 요소별로 요소를 제곱하고 행렬의 경우 행렬 곱셈을 수행합니다.

장점 및 단점

배열

장점:

• 더 일반적이며,
• 일관적인 요소별 연산.
• 행렬과 배열을 혼합하는 프로그램에서 관리가 더 쉽습니다.

단점:

• 다음 Python 버전보다 덜 편리한 행렬 곱셈 구문 3.5.

행렬

장점:

• 편리한 행렬 곱셈 표기.
• 고급 행렬을 직접 지원 조옮김과 같은 작업 및 inverse.

단점:

• 2차원으로 제한됩니다.
• 프로그램에서 배열과 혼합하면 혼동을 일으킬 수 있습니다.

배열과 배열 중에서 선택 행렬

2차원 이상의 데이터로 작업해야 하거나 요소별 연산에서 값 일관성이 필요한 경우 배열을 선택하는 것이 좋습니다.

프로젝트가 주로 행렬을 포함하는 경우, 행렬이 제공하는 행렬 연산과 구문적 편의성이 한계를 능가합니다.

궁극적으로 최선의 선택은 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. np.asmatrix 및 np.asarray를 사용하여 배열과 행렬 사이를 변환할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

위 내용은 NumPy 배열과 행렬: 각각을 언제 사용해야 할까요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!