पायथन में दोहरे संकुचन के साथ विभिन्न आयामों वाले सरणियों के लिए टेंसर डॉट उत्पाद की गणना करें

दो टेंसर, a और b, और एक array_like ऑब्जेक्ट जिसमें दो array_like ऑब्जेक्ट हैं, (a_axes,b_axes), a_axes और b_axes द्वारा निर्दिष्ट कुल्हाड़ियों पर a और b के तत्वों (घटकों) के उत्पादों को योग करें। तीसरा तर्क एक एकल गैर-ऋणात्मक पूर्णांक_जैसे अदिश, N हो सकता है; यदि ऐसा है, तो a के अंतिम N आयामों और b के पहले N आयामों को जोड़ दिया जाता है।

विभिन्न आयामों वाले सरणियों के लिए टेंसर डॉट उत्पाद की गणना करने के लिए, पायथन में numpy.tensordot () विधि का उपयोग करें। ए, बी पैरामीटर "डॉट" के लिए टेंसर हैं। कुल्हाड़ियों पैरामीटर, पूर्णांक_जैसे यदि एनींट एन, क्रम में ए के अंतिम एन अक्ष और बी के पहले एन अक्षों पर योग। संगतअक्षों का आकार मेल खाना चाहिए। कुल्हाड़ी =2 टेंसर दोहरे संकुचन के लिए है।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -

import numpy as np

सरणी () विधि का उपयोग करके विभिन्न आयामों के साथ दो सुस्पष्ट सरणियाँ बनाना -

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 को प्रदर्शित करें -

print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

दोनों सरणियों के आयामों की जाँच करें -

print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

दोनों सरणियों के आकार की जाँच करें -

print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

विभिन्न आयामों वाले सरणियों के लिए टेंसर डॉट उत्पाद की गणना करने के लिए, numpy.tensordot()विधि का उपयोग करें -

print("\nTensor dot product...\n", np.tensordot(arr1, arr2, axes = 2))

उदाहरण

import numpy as np

# Creating two numpy arrays with different dimensions using the array() method
arr1 = np.array(range(1, 9))
arr1.shape = (2, 2, 2)
arr2 = np.array(('p', 'q', 'r', 's'), dtype=object)
arr2.shape = (2, 2)

# Display the arrays
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

# To compute the tensor dot product for arrays with different dimensions, use the numpy.tensordot() method in Python
print("\nTensor dot product...\n", np.tensordot(arr1, arr2, axes = 2))

आउटपुट

Array1...
[[[1 2]
[3 4]]

[[5 6]
[7 8]]]

Array2...
[['p' 'q']
['r' 's']]

Dimensions of Array1...
3

Dimensions of Array2...
2

Shape of Array1...
(2, 2, 2)

Shape of Array2...
(2, 2)

Tensor dot product...
['pqqrrrssss' 'pppppqqqqqqrrrrrrrssssssss']