什麼時候應該使用 NumPy 數組與矩陣？

NumPy 陣列和矩陣有什麼不同？

NumPy 提供兩種不同的資料結構：陣列和矩陣。了解這些結構之間的區別對於高效編程至關重要。

主要差異

• 維度：陣列支援多個維度，而矩陣僅限於二維。
• 矩陣乘法： 矩陣為矩陣乘法提供了簡化的表示法，而陣列則需要使用 np.dot 或 @ 運算子。
• 依元素運算： 陣列本質上是按元素執行的運算，而矩陣具有轉置、共軛轉置和
• 通用性：數組可以表示任何維度，這使得它們比矩陣更通用。

優點與缺點

陣列

• 優點：

  • 更通用和適用不同的維度。
  • 一致依元素運算。

• 缺點：

  • 缺乏專門的矩陣乘法符號（Python 3.5 之前）。
  • 如果與下列物質混合可能會造成混淆矩陣。

矩陣

• ：優點>簡化的矩陣乘法語法。

  矩陣運算的專用函數（例如轉置、求逆）。
  缺點：

• 僅限兩人維度。

  與陣列混合時可能會出現意外結果。
  建議

對於大多數應用程序，NumPy 數組是推薦選擇。它們提供了更大的多功能性、一致性和簡單性。不過，如果矩陣乘法表示法很關鍵，Python 中可以考慮使用 NumPy 矩陣 >= 3.5。

另外，可以考慮使用 NumPy 的轉換函數（np.asmatrix 和 np.asarray）來靈活地在數組和矩陣之間切換必要時。

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