পাইথনে আইনস্টাইন সমষ্টি কনভেনশন সহ ভেক্টর বাইরের পণ্য

আইনস্টাইন সামেশন কনভেনশনের সাথে ভেক্টরের বাইরের পণ্য গণনা করতে, পাইথনে numpy.einsum() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। ১ম প্যারামিটার হল সাবস্ক্রিপ্ট। এটি সাবস্ক্রিপ্ট লেবেলের সমষ্টি ascomma বিভক্ত তালিকার জন্য সাবস্ক্রিপ্টগুলি নির্দিষ্ট করে৷ 2য় প্যারামিটার হল অপারেন্ড। এগুলি হল অপারেশনের জন্য অ্যারে৷

einsum() পদ্ধতিটি অপারেন্ডের আইনস্টাইন সমষ্টি কনভেনশনকে মূল্যায়ন করে। আইনস্টাইন সমষ্টি কনভেনশন ব্যবহার করে, অনেক সাধারণ বহু-মাত্রিক, রৈখিক বীজগণিত অ্যারে অপারেশনগুলিকে একটি সাধারণ ফ্যাশনে উপস্থাপন করা যেতে পারে। অন্তর্নিহিত মোডে einsum এই মানগুলি গণনা করে।

সুস্পষ্ট মোডে, einsum অন্যান্য অ্যারে ক্রিয়াকলাপগুলিকে গণনা করার জন্য আরও নমনীয়তা প্রদান করে যেগুলিকে ক্লাসিক্যাল আইনস্টাইন সমীকরণ ক্রিয়াকলাপ হিসাবে বিবেচনা করা যায় না, অক্ষম করে, বা যোগফল অতিরিক্ত নির্দিষ্ট সাবস্ক্রিপ্ট লেবেল জোর করে৷

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -

import numpy as np

arange() এবং reshape() পদ্ধতি -

arr = np.arange(5)

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

print("Our Array...\n",arr)

মাত্রা পরীক্ষা করুন −

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

ডেটাটাইপ −

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

আকৃতি −

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

আইনস্টাইন সমষ্টি কনভেনশনের সাথে ভেক্টরের বাইরের পণ্য গণনা করতে, numpy.einsum() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। ১ম প্যারামিটার হল সাবস্ক্রিপ্ট। এটি সাবস্ক্রিপ্ট লেবেলের কমা-বিভক্ত তালিকা হিসাবে যোগফলের জন্য সাবস্ক্রিপ্টগুলিকে নির্দিষ্ট করে। 2য় প্যারামিটার হল অপারেন্ড। এইগুলি হল থিওপারেশনের জন্য অ্যারে -

print("\nResult (outer product)...\n",np.einsum('i,j', np.arange(2)+1, arr))

উদাহরণ

import numpy as np

# Creating a numpy array using the arange() and reshape() method
arr = np.arange(5)

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# To compute outer product of vectors with Einstein summation convention, use the numpy.einsum() method in Python.
print("\nResult (outer product)...\n",np.einsum('i,j', np.arange(2)+1, arr))

আউটপুট

Our Array...
[0 1 2 3 4]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(5,)

Result (outer product)...
[[0 1 2 3 4]
[0 2 4 6 8]]