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python - numpy 数组和矩阵有什么区别？我应该使用哪一个？

coder 2023-04-25 原文

各有什么优缺点？

据我所见，如果需要，任何一个都可以替代另一个，所以我应该同时使用两者还是只使用其中一个？

节目的风格会影响我的选择吗？我正在使用numpy做一些机器学习，所以确实有很多矩阵，但也有很多向量(数组)。

最佳答案

Numpy 矩阵 是严格二维的，而 numpy arrays (ndarrays) 是 N维。 Matrix 对象是 ndarray 的子类，因此它们继承了所有 ndarrays的属性和方法。

numpy 矩阵的主要优点是它们提供了方便的表示法 对于矩阵乘法:如果 a 和 b 是矩阵，则 a*b 是它们的矩阵 产品。

import numpy as np

a = np.mat('4 3; 2 1')
b = np.mat('1 2; 3 4')
print(a)
# [[4 3]
#  [2 1]]
print(b)
# [[1 2]
#  [3 4]]
print(a*b)
# [[13 20]
#  [ 5  8]]

另一方面，从 Python 3.5 开始，NumPy 支持使用 @ 运算符的中缀矩阵乘法，因此您可以在 Python >= 3.5 中实现与 ndarrays 矩阵乘法相同的便利。

import numpy as np

a = np.array([[4, 3], [2, 1]])
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a@b)
# [[13 20]
#  [ 5  8]]

矩阵对象和ndarrays都有.T来返回转置，但是矩阵 对象也有 .H 用于共轭转置，以及 .I 用于反转。

相比之下，numpy 数组始终遵守操作是 按元素应用(新的 @ 运算符除外)。因此，如果 a 和 b 是 numpy 数组，则 a*b 是数组 通过逐元素相乘形成:

c = np.array([[4, 3], [2, 1]])
d = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(c*d)
# [[4 6]
#  [6 4]]

要获得矩阵相乘的结果，你使用np.dot(或Python >= 3.5中的@，如上图):

print(np.dot(c,d))
# [[13 20]
#  [ 5  8]]

** 运算符的行为也不同:

print(a**2)
# [[22 15]
#  [10  7]]
print(c**2)
# [[16  9]
#  [ 4  1]]

由于a 是一个矩阵，a**2 返回矩阵乘积a*a。 由于 c 是一个 ndarray，c**2 返回一个 ndarray，每个组件都是平方的 逐元素。

矩阵对象和 ndarray 之间还有其他技术差异 (与 np.ravel、项目选择和序列行为有关)。

numpy 数组的主要优点是它们比 二维矩阵。当你想要一个 3 维数组时会发生什么？然后 您必须使用 ndarray，而不是矩阵对象。因此，学习使用矩阵 对象是更多的工作 - 你必须学习矩阵对象操作，并且 ndarray 操作。

编写一个混合矩阵和数组的程序会让你的生活变得困难 因为你必须跟踪你的变量是什么类型的对象，以免 乘法会返回你意想不到的结果。

相比之下，如果你只坚持使用 ndarrays，那么你可以做任何事情 矩阵对象可以做，而且更多，除了略有不同 函数/符号。

如果你愿意放弃 NumPy 矩阵产品的视觉吸引力 表示法(这几乎可以用 Python >= 3.5 中的 ndarrays 优雅地实现)，那么我认为 NumPy 数组绝对是要走的路。

PS。当然，你真的不必以牺牲另一个为代价来选择一个， 因为 np.asmatrix 和 np.asarray 允许您将一个转换为另一个(如 只要数组是二维的)。

NumPy arrays vs NumPy matrixes 的区别有一个概要 here .

关于python - numpy 数组和矩阵有什么区别？我应该使用哪一个？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4151128/

pythonnumpycodestrongarraysmatrix

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