পাইথনে আইনস্টাইন সমেশন কনভেনশন দিয়ে ম্যাট্রিক্স-ভেক্টর মাল্টিপ্লিকেশন করা

ম্যাট্রিক্স-ভেক্টর মাল্টিপ্লিকেশন: numpy.einsum()

numpy.einsum() ব্যবহার করে ম্যাট্রিক্স এবং ভেক্টর গুণফল করা যায়। সাবস্ক্রিপ্ট 'ij,j' ম্যাট্রিক্সের কলাম এবং ভেক্টরের ইনডেক্স মিলিয়ে যোগফল করে।

উদাহরণ কোড

import numpy as np

arr1 = np.arange(25).reshape(5, 5)
arr2 = np.arange(5)

print("Array1 (Matrix)...\n", arr1)
print("\nArray2 (Vector)...\n", arr2)
print("\nDimensions of Array1...\n", arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n", arr2.ndim)
print("\nShape of Array1...\n", arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n", arr2.shape)

# ম্যাট্রিক্স-ভেক্টর মাল্টিপ্লিকেশন
result = np.einsum('ij,j', arr1, arr2)
print("\nMatrix-Vector Multiplication Result:\n", result)

আউটপুট

Array1 (Matrix)...
 [[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]
 [20 21 22 23 24]]
Array2 (Vector)... [0 1 2 3 4]
Dimensions of Array1... 2
Dimensions of Array2... 1
Shape of Array1... (5, 5)
Shape of Array2... (5,)
Matrix-Vector Multiplication Result:
 [ 30  80 130 180 230]