Numpy 数组与矩阵：何时选择什么？

比较 Numpy 数组和矩阵：决定使用哪个

Numpy 为科学计算提供了两种强大的数据结构：数组和矩阵。了解它们的差异对于为您的任务选择最佳解决方案至关重要。

Numpy 数组 (ndarrays)

• N 维，允许任何形状的数据.
• 逐元素应用的运算（@ 运算符除外，它执行矩阵
• 与 @ 和 ** 运算符的行为一致。

Numpy 矩阵

• 完全是二维的。
• 矩阵乘法 (a*b) 的便捷表示法，但仅限于2D。
• 继承 ndarray 的属性和方法。
• 支持 .T 转置、.H 共轭转置、.I 逆置。

优点和缺点

数组：

• 更一般，处理 N 维数据。
• 一致的行为简化

矩阵：

• 方便2D矩阵运算。
• 提供额外的方法（.T、.H、 .I) 为

选择正确的工具

• 专门使用数组来提高通用性、一致性和灵活性。它们可以处理任何形状的数据并提供统一的操作。
• 考虑用于涉及 2D 矩阵运算的特定应用的矩阵。它们提供了直观的表示法和其他特定于矩阵的方法。

示例

此示例说明了数组和矩阵相乘的区别：

import numpy as np

a = np.array([[4, 3], [2, 1]])
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a*b)  # Element-wise multiplication
# [[4 6]
#  [6 4]]

print(np.dot(a, b))  # Matrix multiplication
# [[13 20]
#  [ 5  8]]

如您所见，数组执行逐元素运算，而矩阵使用点积进行乘法。

结论

了解 Numpy 数组和矩阵之间的差异使您能够为您的科学做出明智的选择计算需求。通过利用每种方法的优势，您可以优化代码，以提高清晰度、灵活性和效率。

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