পাইথনে অ্যারের মতো অক্ষ সহ বিভিন্ন মাত্রা সহ অ্যারের জন্য টেনসর ডট পণ্য গণনা করুন

দুটি টেনসর, a এবং b, এবং একটি array_like অবজেক্ট যেখানে দুটি array_like অবজেক্ট রয়েছে, (a_axes,b_axes), a_axes এবং b_axes দ্বারা নির্দিষ্ট করা অক্ষগুলির উপর a's এবং b এর উপাদানগুলির (উপাদান) গুণফল যোগ করুন। তৃতীয় যুক্তি হতে পারে একটি একক নন-নেগেটিভ ইন্টিজার_লাইক স্কেলার, N; যদি এটি এমন হয়, তাহলে a-এর শেষ N মাত্রা এবং b-এর প্রথম N মাত্রা যোগ করা হয়।

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -

import numpy as np

অ্যারে() পদ্ধতি ব্যবহার করে ভিন্ন মাত্রা সহ দুটি নম্পি অ্যারে তৈরি করা -

arr1 = np.array(range(1, 9))
arr1.shape = (2, 2, 2)

arr2 = np.array(('p', 'q', 'r', 's'), dtype=object)
arr2.shape = (2, 2)

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

উভয় অ্যারে-

print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

উভয় অ্যারের আকৃতি পরীক্ষা করুন −

print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

বিভিন্ন মাত্রা সহ অ্যারের জন্য টেনসর ডট পণ্য গণনা করতে, numpy.tensordot() পদ্ধতি -

print("\nTensor dot product...\n", np.tensordot(arr1, arr2, ((0, 1), (0, 1))))

উদাহরণ

import numpy as np

# Creating two numpy arrays with different dimensions using the array() method
arr1 = np.array(range(1, 9))
arr1.shape = (2, 2, 2)
arr2 = np.array(('p', 'q', 'r', 's'), dtype=object)
arr2.shape = (2, 2)

# Display the arrays
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

# To compute the tensor dot product for arrays with different dimensions, use the numpy.tensordot() method in Python
print("\nTensor dot product...\n", np.tensordot(arr1, arr2, ((0, 1), (0, 1))))

আউটপুট

Array1...
[[[1 2]
[3 4]]

[[5 6]
[7 8]]]

Array2...
[['p' 'q']
['r' 's']]

Dimensions of Array1...
3

Dimensions of Array2...
2

Shape of Array1...
(2, 2, 2)

Shape of Array2...
(2, 2)

Tensor dot product...
['pqqqrrrrrsssssss' 'ppqqqqrrrrrrssssssss']