পাইথনে আইনস্টাইন সমষ্টি কনভেনশনের সাথে স্কেলার গুণন

আইনস্টাইন সমষ্টি কনভেনশনের সাথে স্কেলার গুণন সম্পাদন 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() পদ্ধতি 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। এক্সপ্লিসিটমোডে, einsum অন্যান্য অ্যারে ক্রিয়াকলাপগুলিকে গণনা করার জন্য আরও নমনীয়তা প্রদান করে যা ক্লাসিক্যাল আইনস্টাইন সমীকরণ ক্রিয়াকলাপগুলিকে অক্ষম করে, বা যোগফল অতিরিক্ত নির্দিষ্ট সাবস্ক্রিপ্ট লেবেলগুলিকে বাধ্য করে৷

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -

import numpy as np

numpy.arange() এবং reshape() −

arr = np.arange(6).reshape(2,3)

ভ্যাল হল স্কেলার −

val = 2

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 স্কেলার গুণন সম্পাদন করতে, numpy.einsum() পদ্ধতি -

print("\nResult (scalar multiplication)...\n",np.einsum('..., ...', val, arr))

উদাহরণ

import numpy as np

# Create an array using the numpy.arange() and reshape()
arr = np.arange(6).reshape(2,3)

# The val is the scalar
val = 2

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

# Check the datatype
print("\nDatatype of Array...\n",arr.dtype)

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

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

# To perform scalar multiplication with Einstein summation convention, use the numpy.einsum() method in Python.
print("\nResult (scalar multiplication)...\n",np.einsum('..., ...', val, arr))

আউটপুট

Array...
[[0 1 2]
[3 4 5]]

Datatype of Array...
int64

Dimensions of Array...
2

Shape of Array...
(2, 3)

Result (scalar multiplication)...
[[ 0 2 4]
[ 6 8 10]]