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sukai0me
V2EX  ›  Python

在 numpy 中进行矩阵运算,用 arrays 和 matrices 哪个好一些?

  •  
  •   sukai0me · 2016-03-23 11:36:51 +08:00 · 4199 次点击
    这是一个创建于 3151 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    本人刚刚接触 numpy ,使用 np.array( )创建“矩阵”(实则是多维数组),但遇到一些降维的函数操作,比如 np.sum( ), np.mean( ), np.diag( )等, arrays 原先的维度将不被友好地保存,如图所示,图片摘自 stackoverflow :

    这是我 google 得到的最棒的答案: http://stackoverflow.com/questions/4151128/what-are-the-differences-between-numpy-arrays-and-matrices-which-one-should-i-u

    也欢迎 V2EX 的盆友们,一起讨论讨论。 特别是 arrays 遇到降维操作时,如何优雅得处理?

    7 条回复    2016-03-23 20:52:48 +08:00
    chuan
        1
    chuan  
       2016-03-23 11:48:15 +08:00
    numpy 的坑啊,一开始学的时候各种受不了,后来习惯了。。一般还是推荐用 array 多些吧
    chlx
        2
    chlx  
       2016-03-23 11:58:08 +08:00
    图片挂了.
    能用 ndarray 就别用 matrices.
    关于维度的问题执行这些会降维的函数时指定 axis 对哪个维度操作
    另外个也该看看的, broadcasting:
    http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/user/basics.broadcasting.html
    sukai0me
        3
    sukai0me  
    OP
       2016-03-23 14:11:34 +08:00
    @chuan 总觉着 numpy 的设计有些反人类...
    sukai0me
        4
    sukai0me  
    OP
       2016-03-23 14:28:01 +08:00
    @chlx
    图片:![numpy reduce function]( http://chuantu.biz/t2/33/1458704263x3738746571.png)

    再补充有关降维函数:若 A 为 2x2 的 array ( A.shape=(2,2)),进行 np.sum(A, 0),指定 axis 为 0 ,得到的结果不在是二维数组,而是一维数组,即: np.sum(A, 0).shape=( 2, ),也就是我所说的维度不被保存
    chlx
        5
    chlx  
       2016-03-23 14:46:43 +08:00
    @sukai0me
    shape=(2, ) 很直观呐.
    如果需要保留维度的话 np.sum(A, axis=0, keepdims=1)
    chuan
        6
    chuan  
       2016-03-23 15:30:18 +08:00
    @sukai0me 同感,这个设计多少还是阻挡了一些人学习的欲望
    sukai0me
        7
    sukai0me  
    OP
       2016-03-23 20:52:48 +08:00
    @chlx 谢谢!
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