ম্যাট্রিক্স র্যাঙ্ক: SVD মেথড
numpy.linalg.matrix_rank() ফাংশন সিঙ্গুলার ভ্যালু ডিকম্পোজিশন (SVD) ব্যবহার করে ম্যাট্রিক্সের র্যাঙ্ক বের করে। র্যাঙ্ক = tol-এর চেয়ে বড় সিঙ্গুলার ভ্যালুর সংখ্যা।
- A: ইনপুট ম্যাট্রিক্স।
- tol: থ্রেশহোল্ড (ডিফল্ট: অটো)।
- hermitian: True হলে হার্মিশিয়ান ধরা হয়।
উদাহরণ: ৫x৫ অভেদ ম্যাট্রিক্স (ফুল র্যাঙ্ক)
import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_rank
arr = np.eye(5)
print("Our Array...\n", arr)
print("\nDimensions...\n", arr.ndim)
print("\nDatatype...\n", arr.dtype)
print("\nShape...\n", arr.shape)
rank = matrix_rank(arr)
print("\nRank (Full-Rank Matrix)...\n", rank)
আউটপুট
Our Array...
[[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]]
Dimensions... 2
Datatype... float64
Shape... (5, 5)
Rank (Full-Rank Matrix)... 5
