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पायथन में रैखिक बीजगणित में दिए गए अक्ष पर वेक्टर का मान लौटाएं

रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स या वेक्टर के मानदंड को वापस करने के लिए, PythonNumpy में LA.norm() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, x एक इनपुट ऐरे है। यदि अक्ष कोई नहीं है, तो x को 1-D या 2-D होना चाहिए, जब तक कि ord कोई नहीं हो। यदि अक्ष और क्रम दोनों कोई नहीं हैं, तो x.ravel का 2-मानदंड वापस कर दिया जाएगा। दूसरा पैरामीटर, मानक के क्रम को व्यवस्थित करता है। inf का अर्थ है numpy की inf वस्तु। डिफ़ॉल्ट कोई नहीं है।

तीसरा पैरामीटर अक्ष, यदि एक पूर्णांक है, तो x के अक्ष को निर्दिष्ट करता है जिसके साथ सदिश मानदंड की गणना की जाती है। यदि अक्ष 2-ट्यूपल है, तो यह उन अक्षों को निर्दिष्ट करता है जिनमें 2-डी मैट्रिक्स होते हैं, और इन मैट्रिक्स के मैट्रिक्स मानदंडों की गणना की जाती है। यदि अक्ष कोई नहीं है तो या तो एक सदिश मानदंड (जब x 1-D है) या एक मैट्रिक्स मानदंड (जब x 2-D है) वापस किया जाता है। डिफ़ॉल्ट कोई नहीं है।

चौथा पैरामीटर, कीपडिम्स, अगर सही पर सेट किया जाता है, तो जिन कुल्हाड़ियों को ऊपर रखा जाता है, उन्हें परिणाम में आकार एक के साथ आयाम के रूप में छोड़ दिया जाता है। इस विकल्प के साथ परिणाम मूल x के विरुद्ध सही ढंग से प्रसारित होगा।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -

import numpy as np
from numpy import linalg as LA

एक सरणी बनाएं -

arr = np.array([[ -4, -3, -2],
   [-1, 0, 1],
   [2, 3, 4] ])

सरणी प्रदर्शित करें -

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

आयामों की जाँच करें -

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

डेटाटाइप प्राप्त करें -

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

आकार प्राप्त करें -

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

रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स या वेक्टर के मानदंड को वापस करने के लिए, PythonNumpy में LA.norm() विधि का उपयोग करें -

print("\nResult...\n",LA.norm(arr, np.inf))

उदाहरण

import numpy as np
from numpy import linalg as LA

# Create an array
arr = np.array([[ -4, -3, -2],
   [-1, 0, 1],
   [2, 3, 4] ])

# 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 return the Norm of the matrix or vector in Linear Algebra, use the LA.norm() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",LA.norm(arr, np.inf))
में LA.norm() विधि का उपयोग करें

आउटपुट

Our Array...
[[-4 -3 -2]
[-1 0 1]
[ 2 3 4]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(3, 3)

Result...
9.0

  1. दिए गए अक्ष 1 पर सरणी तत्वों का संचयी योग लौटाएं, NaNs को पायथन में शून्य मानते हुए

    NaN को शून्य मानकर किसी दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों का संचयी योग वापस करने के लिए, thenancumprod() विधि का उपयोग करें। जब NaN का सामना किया जाता है और अग्रणी NaN को शून्य से बदल दिया जाता है, तो संचयी योग नहीं बदलता है। सभी-NaN या खाली स्लाइस के लिए शून्य लौटाए जाते हैं। जब तक आउट निर्दिष्ट नहीं किया

  1. दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों का संचयी योग लौटाएं 0 पायथन में NaN को शून्य मानते हुए

    NaN को शून्य मानकर किसी दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों का संचयी योग वापस करने के लिए, thenancumprod() विधि का उपयोग करें। जब NaN का सामना करना पड़ता है और अग्रणी NaN को शून्य से बदल दिया जाता है, तो संचयी योग नहीं बदलता है। सभी-NaN या खाली स्लाइस के लिए शून्य लौटाए जाते हैं। संचयी कार्य जैसे, 5, 5+10, 5

  1. पायथन में अक्ष 0 पर एक एन-आयामी सरणी का ग्रेडिएंट लौटाएं

    ग्रेडिएंट की गणना आंतरिक बिंदुओं में दूसरे क्रम के सटीक केंद्रीय अंतरों का उपयोग करके की जाती है और या तो पहले या दूसरे क्रम में सीमाओं पर सटीक एक-पक्ष (आगे या पीछे) अंतर होता है। इसलिए लौटाई गई ढाल का आकार इनपुट सरणी के समान होता है। पहला पैरामीटर, f एक स्केलर फ़ंक्शन के नमूने युक्त एक एनडिमेंशनल स