পাইথনে অ্যারে ও স্কেলারের ইনার প্রোডাক্ট

ভূমিকা

NumPy-এর numpy.inner() মেথড অ্যারে ও স্কেলারের ইনার প্রোডাক্ট গণনা করে। 1D অ্যারের জন্য সাধারণ ইনার প্রোডাক্ট, উচ্চ মাত্রার জন্য লাস্ট অক্ষ ওপর সাম পিডাক্ট।

ধাপসমূহ

1. লাইব্রেরি আমদানি:

   import numpy as np

2. আইডেন্টিটি ম্যাট্রিক্স ও স্কেলার:

   arr = np.eye(5)
   val = 2

3. বৈশিষ্ট্য:

   print("Array...\n", arr)
   print("\nDatatype of Array...\n", arr.dtype)
   print("\nDimensions of Array...\n", arr.ndim)
   print("\nShape of Array...\n", arr.shape)

4. ইনার প্রোডাক্ট:

   print("\nResult (Inner Product)...\n", np.inner(arr, val))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

import numpy as np

arr = np.eye(5)
val = 2
print("Array...\n", arr)
print("\nDatatype of Array...\n", arr.dtype)
print("\nDimensions of Array...\n", arr.ndim)
print("\nShape of Array...\n", arr.shape)
print("\nResult (Inner Product)...\n", np.inner(arr, val))

আউটপুট

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.]]
Datatype of Array...
float64
Dimensions of Array...
2
Shape of Array...
(5, 5)
Result (Inner Product)...
[[2. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 2. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 2. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 2. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 2.]]