ম্যাট্রিক্সের একটি স্ট্যাকের (মুর-পেনরোজ) ছদ্ম-বিপর্যয় গণনা করতে, পাইথনে numpy.linalg.pinv() পদ্ধতিটি ব্যবহার করুন। একটি ম্যাট্রিক্সের একবচন-মান পচনশীলতা (SVD) ব্যবহার করে এবং সমস্ত বড় একবচন মান সহ এর সাধারণীকৃত বিপরীত গণনা করুন৷
1ম প্যারামিটার, a হল একটি ম্যাট্রিক্স বা ছদ্ম-উল্টানো ম্যাট্রিক্সের স্ট্যাক। ২য় প্যারামিটার, rcodn ছোট একবচন মানের জন্য কাটঅফ। একবচন মান rcond এর থেকে কম বা সমান * large_singular_value শূন্যতে সেট করা হয়েছে। ম্যাট্রিক্সের স্ট্যাকের বিরুদ্ধে সম্প্রচার। 3য় প্যারামিটার, হারমিটিয়ান, যদি সত্য হয়, a কে হারমিটিয়ান বলে ধরে নেওয়া হয়, একবচন মান খুঁজে বের করার জন্য একটি আরও কার্যকর পদ্ধতি সক্ষম করে। ডিফল্ট থেকে মিথ্যা।
পদক্ষেপ
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন৷
৷numpy np হিসাবে আমদানি করুন
অ্যারে() ব্যবহার করে একটি অ্যারে তৈরি করুন।
arr =np.array([ [[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [2, 1]], [[1, 3], [3, 1] ] ])
অ্যারে প্রদর্শন করুন৷
৷মুদ্রণ("আমাদের অ্যারে...\n",আরআর) মাত্রা পরীক্ষা করুন।
মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n",arr.ndim) ডেটাটাইপ পান।
মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...\n", arr.dtype) আকৃতি পান।
মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...\n", arr.shape) ম্যাট্রিক্সের স্ট্যাকের (মুর-পেনরোজ) ছদ্ম-বিপর্যয় গণনা করতে, পাইথনে numpy.linalg.pinv() পদ্ধতি ব্যবহার করুন।
প্রিন্ট("\nফলাফল...\n",np.linalg.pinv(arr)) উদাহরণ
numpy np# হিসাবে আমদানি করুন array()arr =np.array([ [[[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [2, 1]] ব্যবহার করে একটি অ্যারে তৈরি করুন, [[1, 3], [3, 1]] ])# অ্যারেপ্রিন্ট প্রদর্শন করুন("আমাদের অ্যারে...\n",আরআর)# ডাইমেনশনপ্রিন্ট পরীক্ষা করুন("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n", arr.ndim)# ডাটাটাইপপ্রিন্ট পান # ম্যাট্রিক্সের একটি স্ট্যাকের (মুর-পেনরোজ) ছদ্ম-বিপর্যয় গণনা করতে, Python.print("\nফলাফল...\n",np.linalg.pinv(arr-এ numpy.linalg.pinv() পদ্ধতি ব্যবহার করুন )) আউটপুট
আমাদের অ্যারে...[[[1 2][3 4]][[1 2][2 1]][[1 3][3 1]]]আমাদের অ্যারের মাত্রা...আমাদের 3ডেটাটাইপ অ্যারে অবজেক্ট...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের int64শেপ...(3, 2, 2)ফলাফল...[[[-2। 1. ][ 1.5 -0.5 ]][[-0.33333333 0.66666667][ 0.66666667] -0.33333333]][[-0.125 0.375 ][ 0.375 -0.125 ]]]
