NumPy 数组与矩阵：什么时候应该使用它们？

Numpy 数组与矩阵：选择哪个以及为什么？

在 Python 中处理数值数据时，您可能会遇到两种密切相关的数据结构：NumPy 数组和矩阵。本文旨在阐明它们的差异、优点和缺点，以帮助您就在程序中使用哪一种做出明智的决定。

差异

维度：数组可以可以是任何维度（N 维），而矩阵是严格的二维。

矩阵运算符： 矩阵为矩阵乘法提供方便的表示法，例如 a*b，而数组需要使用 np.dot 或 @ 进行矩阵运算。

转置： 数组和矩阵都有 .T 用于转置。矩阵还支持 .H 表示共轭转置，.I 表示逆矩阵。

逐元素运算： 数组默认执行逐元素运算，而矩阵将运算视为矩阵乘积，除非 np.使用点。

特殊运算符： '**' 运算符对于数组和矩阵有不同的含义。对于数组，它按元素平方，而对于矩阵，它执行矩阵乘法。

优点和缺点

数组

优点：

• 更通用，允许任意数量的维度。
• 一致的逐元素操作。
• 在混合矩阵和数组的程序中更容易管理。

缺点：

• 3.5 之前的 Python 版本中矩阵乘法语法不太方便。

矩阵

优点：

• 方便的矩阵乘法表示法。
• 直接支持转置、求逆等高级矩阵运算。

缺点：

• 仅限于二维。
• 在程序中与数组混合可能会导致混乱。

在数组和矩阵之间进行选择

如果您需要处理二维以上的数据或在逐元素操作中保持值一致性，推荐选择数组。

如果您的项目主要涉及对于矩阵，矩阵提供的矩阵运算和语法便利性可能会超出其限制。

最终，最佳选择取决于程序的具体要求。值得注意的是，您可以使用 np.asmatrix 和 np.asarray 在数组和矩阵之间进行转换。

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