কম্পিউটার

পাইথনে একটি ম্যাট্রিক্সের গুনগত বিপরীত গণনা করুন


একটি ম্যাট্রিক্সের (গুণ) বিপরীত গণনা করতে, পাইথনে numpy.linalg.inv() পদ্ধতিটি ব্যবহার করুন। একটি বর্গ ম্যাট্রিক্স a ​​দেওয়া হলে, ম্যাট্রিক্স ainv ফেরত দিন সন্তোষজনক ডট(a, ainv) =dot(ainv, a) =eye(a.shape[0])। পদ্ধতিটি রিটার্ন করে (গুণক) ম্যাট্রিক্স a ​​এর বিপরীত। ১ম প্যারামিটার, a হল একটি ম্যাট্রিক্স যা উল্টাতে হবে।

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন-

import numpy as np
from numpy.linalg import inv

একটি অ্যারে তৈরি করুন -

arr = np.array([[ 5, 10], [ 15, 20 ]])

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

print("Our Array...\n",arr)

মাত্রা পরীক্ষা করুন −

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

ডেটাটাইপ −

পান
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

আকৃতি −

পান
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

একটি ম্যাট্রিক্সের (গুণ) বিপরীত গণনা করতে, পাইথনে numpy.linalg.inv() পদ্ধতিটি ব্যবহার করুন -

print("\nResult...\n",np.linalg.inv(arr))

উদাহরণ

numpy.linalg import inv থেকে
import numpy as np
from numpy.linalg import inv

# Create an array
arr = np.array([[ 5, 10], [ 15, 20 ]])

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# To compute the (multiplicative) inverse of a matrix, use the numpy.linalg.inv() method in Python.
print("\nResult...\n",np.linalg.inv(arr))

আউটপুট

Our Array...
[[ 5 10]
[15 20]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result...
[[-0.4 0.2]
[ 0.3 -0.1]]

  1. পাইথনে ঋণাত্মক 2 আদর্শ ব্যবহার করে রৈখিক বীজগণিতে একটি ম্যাট্রিক্সের শর্ত সংখ্যা গণনা করুন

  2. পাইথনে 2 আদর্শ ব্যবহার করে রৈখিক বীজগণিতে একটি ম্যাট্রিক্সের শর্ত সংখ্যা গণনা করুন

  3. পাইথনে ফ্রোবেনিয়াস আদর্শ ব্যবহার করে রৈখিক বীজগণিতে একটি ম্যাট্রিক্সের শর্ত সংখ্যা গণনা করুন

  4. পাইথনে একটি জটিল হারমিটিয়ান বা বাস্তব প্রতিসম ম্যাট্রিক্সের ইজেন মান গণনা করুন