NumPy配列（NumPy arrays）は多次元配列であり、同じデータ型の要素を格納します。NumPy配列は高速で効率的な数値計算を可能にし、大規模なデータセットの処理に適しています。NumPy配列の要素へのアクセスや操作は柔軟であり、様々な数学的操作や統計的な処理が簡単に行えます。
一方、NumPy行列（NumPy matrices）は二次元の特殊なケースであり、行列演算に特化しています。NumPy行列は行列の積や逆行列の計算など、線形代数の操作を直感的に表現するための機能が提供されています。
NumPy配列とNumPy行列の主な違いは次の通りです:
- 次元数: NumPy配列は任意の次元数を持つことができますが、NumPy行列は必ず2次元です。
- 演算: NumPy配列は要素ごとの演算がデフォルトですが、NumPy行列は行列演算がデフォルトです。例えば、配列の要素同士の掛け算は
*演算子で行えますが、行列の積を計算するには@演算子を使用する必要があります。 - インデックス指定: NumPy配列は
arr[i, j]のように要素に直接アクセスしますが、NumPy行列はmat[i, j]のように行列の要素にアクセスします。
一般的に、行列演算や線形代数の操作が必要な場合はNumPy行列を使用することが推奨されます。一方、多次元配列の操作や数値計算が主な目的の場合はNumPy配列を使用することが一般的です。
以上がNumPy配列とNumPy行列の違いと使い分けについての説明です。これを参考にして、自身のニーズに合った適切なデータ構造を選択してください。