परिचय
पायथन में डबल संकुचन (axes=2) के साथ अलग-अलग आयामों वाली सरणियों का टेंसर डॉट उत्पाद गणना करने के लिए, numpy.tensordot() विधि का उपयोग करें। axes=2 का अर्थ है a के अंतिम 2 अक्ष और b के पहले 2 अक्ष पर योग करना।
पैरामीटर्स
- a, b: टेंसर जिनका डॉट उत्पाद लेना है।
- axes: पूर्णांक N। a के अंतिम N अक्ष और b के पहले N अक्ष पर योग करें। axes=2 डबल संकुचन के लिए।
चरण-दर-चरण उदाहरण
आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import numpy as npअलग-अलग आयामों वाली दो सरणी बनाएं
arr1 = np.array(range(1, 9))
arr1.shape = (2, 2, 2)
arr2 = np.array(('p', 'q', 'r', 's'), dtype=object)
arr2.shape = (2, 2)सरणियों की जानकारी प्रदर्शित करें
print("सरणी 1...\n", arr1)
print("\nसरणी 2...\n", arr2)
print("\nसरणी 1 के आयाम...\n", arr1.ndim)
print("\nसरणी 2 के आयाम...\n", arr2.ndim)
print("\nसरणी 1 का आकार...\n", arr1.shape)
print("\nसरणी 2 का आकार...\n", arr2.shape)टेंसर डॉट उत्पाद की गणना करें (axes=2)
print("\nटेंसर डॉट उत्पाद...\n", np.tensordot(arr1, arr2, axes=2))पूर्ण कोड उदाहरण
import numpy as np
# अलग-अलग आयामों वाली दो सरणी बनाएं
arr1 = np.array(range(1, 9))
arr1.shape = (2, 2, 2)
arr2 = np.array(('p', 'q', 'r', 's'), dtype=object)
arr2.shape = (2, 2)
# सरणी प्रदर्शित करें
print("सरणी 1...\n", arr1)
print("\nसरणी 2...\n", arr2)
print("\nसरणी 1 के आयाम...\n", arr1.ndim)
print("\nसरणी 2 के आयाम...\n", arr2.ndim)
print("\nसरणी 1 का आकार...\n", arr1.shape)
print("\nसरणी 2 का आकार...\n", arr2.shape)
# टेंसर डॉट उत्पाद की गणना करें (axes=2)
print("\nटेंसर डॉट उत्पाद...\n", np.tensordot(arr1, arr2, axes=2))आउटपुट
सरणी 1...
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
सरणी 2...
[['p' 'q']
['r' 's']]
सरणी 1 के आयाम...
3
सरणी 2 के आयाम...
2
सरणी 1 का आकार...
(2, 2, 2)
सरणी 2 का आकार...
(2, 2)
टेंसर डॉट उत्पाद...
['pqqrrrssss' 'pppppqqqqqqrrrrrrrssssssss']व्याख्या: axes=2 का अर्थ है arr1 के अंतिम 2 अक्ष (आकार 2,2) और arr2 के पहले 2 अक्ष (आकार 2,2) पर योग करना। यह ID 1005095045 के समान परिणाम देता है क्योंकि arr1 के अंतिम 2 अक्ष और arr2 के सभी अक्ष मेल खाते हैं।
