परिचय
पायथन में सिंगुलर वैल्यू डीकंपोजिशन (SVD) विधि का उपयोग करके मैट्रिक्स की रैंक प्राप्त करने के लिए, numpy.linalg.matrix_rank() विधि का उपयोग करें। सरणी की रैंक उन सिंगुलर मानों की संख्या है जो tol से अधिक हैं।
पैरामीटर्स
- A: इनपुट वेक्टर या मैट्रिक्स का स्टैक।
- tol: सीमा जिसके नीचे SVD मानों को शून्य माना जाता है (डिफ़ॉल्ट: None)।
- hermitian: यदि True, तो A को हर्मिटियन माना जाता है (डिफ़ॉल्ट: False)।
चरण-दर-चरण उदाहरण
आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_rankपहचान मैट्रिक्स बनाएं (पूर्ण रैंक)
arr = np.eye(5)सरणी की जानकारी प्रदर्शित करें
print("हमारी सरणी...\n", arr)
print("\nसरणी के आयाम...\n", arr.ndim)
print("\nसरणी का डेटा प्रकार...\n", arr.dtype)
print("\nसरणी का आकार...\n", arr.shape)मैट्रिक्स रैंक की गणना करें
print("\nरैंक (पूर्ण रैंक मैट्रिक्स)...\n", matrix_rank(arr))पूर्ण कोड उदाहरण
import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_rank
# पहचान मैट्रिक्स बनाएं
arr = np.eye(5)
# सरणी प्रदर्शित करें
print("हमारी सरणी...\n", arr)
print("\nसरणी के आयाम...\n", arr.ndim)
print("\nसरणी का डेटा प्रकार...\n", arr.dtype)
print("\nसरणी का आकार...\n", arr.shape)
# मैट्रिक्स रैंक की गणना करें
print("\nरैंक (पूर्ण रैंक मैट्रिक्स)...\n", matrix_rank(arr))आउटपुट
हमारी सरणी...
[[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.]]
सरणी के आयाम...
2
सरणी का डेटा प्रकार...
float64
सरणी का आकार...
(5, 5)
रैंक (पूर्ण रैंक मैट्रिक्स)...
5व्याख्या: 5×5 पहचान मैट्रिक्स का रैंक 5 होता है क्योंकि इसके सभी 5 सिंगुलर मान 1 हैं (शून्येतर)। यह पूर्ण रैंक मैट्रिक्स का उदाहरण है।
