পাইথনে SVD দিয়ে ম্যাট্রিক্স র‍্যাঙ্ক নির্ণয়

ভূমিকা

NumPy-এর numpy.linalg.matrix_rank() মেথড SVD ব্যবহার করে ম্যাট্রিক্স র‍্যাঙ্ক বের করে। র‍্যাঙ্ক হলো টলারেন্সের চেয়ে বড় সিংগুলার ভ্যালুগুলোর সংখ্যা।

ধাপসমূহ

1. লাইব্রেরি আমদানি:

   import numpy as np
   from numpy.linalg import matrix_rank

2. আইডেন্টিটি ম্যাট্রিক্স:

   arr = np.eye(5)

3. বৈশিষ্ট্য:

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

4. র‍্যাঙ্ক:

   print("\nResult (rank)...\n", matrix_rank(arr))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_rank

arr = np.eye(5)
print("Our Array...\n", arr)
print("\nDimensions of our Array...\n", arr.ndim)
print("\nDatatype of our Array object...\n", arr.dtype)
print("\nShape of our Array object...\n", arr.shape)
print("\nResult (rank)...\n", matrix_rank(arr))

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 of our Array...
2
Datatype of our Array object...
float64
Shape of our Array object...
(5, 5)
Result (rank)...
5