Различия между arrays и matrices в numpy: когда использовать

Быстрый ответ

Выбирайте массивы numpy вместо матриц, чтобы обеспечить большую гибкость и универсальность. Массивы поддерживают многомерность, в отличие от исключительно двумерных матриц. Матричное умножение можно проводить с помощью np.dot(a, b) или a @ b:

import numpy as np
a, b = np.array([[1, 2], [3, 4]]), np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = a @ b  # Здесь мы используем оператор @ для матричного умножения 😜

Массивы numpy стали, фактически, стандартом, в то время как матрицы постепенно устаревают — поэтому используйте их с осторожностью для поддержания актуальности ваших проектов.

Подробное объяснение: массивы против матриц

Массивы numpy (ndarray) многомерны и универсальны в использовании. Они идеально подходят для работы с многомерными данными и проведения широкого спектра операций, включая использование специальных операторов типа @, обеспечивая результаты с учётом поэлементных операций.

Матрицы numpy, хотя и предлагают удобный синтаксис для матричного умножения *, ограничены двумя измерениями, поэтому их использование бывает менее предпочтительным. Кроме того, возникают некоторые проблемы по обратной совместимости.

Визуализация: мастер-классы по Numpy

Представим аналогию рабочих инструментов для объяснения различий:

Массив numpy (Молоток 🔨): универсальный инструмент.

• 🧱 Поддерживает работу с многомерными данными
• ↪️ Широко используется в экосистеме NumPy

Матрица numpy (Скальпель 🗡️): инструмент для специфических задач.

• ✂️ Оптимизирована для матричных вычислений
• 📉 Медленно утрачивает актуальность, будьте внимательны!

Массивы: более гибкий выбор

Массивы превосходят матрицы при выполнении сложных операций и работы со сложными структурами данных. Они идеально подходят для нейронных сетей, обработки сигналов и других продвинутых аналитических задач. Массивы сохраняют многомерность данных и их структуру даже при проведении редукционных операций.

Библиотека Scipy активно использует массивы. Примером могут служить разреженные матрицы scipy.sparse, которые ведут себя аналогично numpy массивам, сэкономляя память и облегчая умножение. Большинство функций машинного обучения ожидают ввода именно ndarray, что подчёркивает популярность массивов.

Избегайте проблем совместимости

Смешивание матриц и массивов numpy может привести к неожиданным результатам и ошибкам, поэтому желательно использовать однородные данные. Если исходные данные представлены в виде матрицы, лучше всего преобразовать ее в массив с помощью функции np.asarray.

Для работы с массивами вместо матриц используйте .T для транспонирования, np.linalg.inv для нахождения обратной матрицы и np.linalg.det для вычисления определителя.

Ситуации, когда массивы выручат

Вот некоторые примеры того, как ndarray numpy эффективно справляется с многомерными задачами:

Упрощение операций с векторами

Массивы легко воплощают векторные операции и манипуляции со строками или столбцами, протягивая операции на более высокие измерения, что актуально в областях моделирования и научного анализа данных.

# Пример использования широковещательного вещания для добавления вектора к каждой строке массива
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) 
v = np.array([1, 1])
result = X + v  # В результате получаем обновлённый массив

Сложная массивная алгебра

Массивы необходимы для обработки изображений и машинного обучения, где часто нужно работать с многомерными данными.

# Пример с многомерным массивом данных слоёв RGB изображения
image = np.zeros((1920, 1080, 3))

Стабильность API

При использовании методов Numpy результаты, как правило, представлены в виде массивов, что обеспечивает программную совместимость и упрощает программирование.

Полезные материалы