Python में Singular Value Decomposition पद्धति का उपयोग करके एक पूर्ण रैंक मैट्रिक्स की वापसी रैंक

सिंगुलर वैल्यू डीकंपोजिशन विधि का उपयोग करके सरणी की मैट्रिक्स रैंक वापस करने के लिए, पायथन में thenumpy.linalg.matrix_rank() विधि का उपयोग करें। सरणी का रैंक सरणी के एकवचन मानों की संख्या है जो टोल से अधिक हैं। पहला पैरामीटर, A इनपुट वेक्टर या मैट्रिक्स का स्टैक है।

दूसरा पैरामीटर, टोल वह थ्रेसहोल्ड है जिसके नीचे एसवीडी मान शून्य माना जाता है। यदि टोल कोई नहीं है, और एस एम के लिए एकवचन मूल्यों के साथ एक सरणी है, और ईपीएस एस के डेटाटाइप के लिए ईपीएसलॉन मान है, तो टोल एस.मैक्स() * अधिकतम (एम, एन) * ईपीएस पर जारी किया जाता है। तीसरा पैरामीटर, हेर्मिटियन, इफ ट्रू, ए को हर्मिटियन माना जाता है, जो एकवचन मूल्यों को खोजने के लिए एक अधिक कुशल विधि को सक्षम करता है। डिफ़ॉल्ट से गलत.

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -

import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_rank

एक सरणी बनाएं -

arr = np.eye(5)

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)

सिंगुलर वैल्यू डीकंपोजिशन विधि का उपयोग करके सरणी के मैट्रिक्स रैंक को वापस करने के लिए, thenumpy.linalg.matrix_rank() विधि का उपयोग करें -

print("\nRank (Full-Rank Matrix)...\n",matrix_rank(arr))

उदाहरण

import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_rank

# Create an array
arr = np.eye(5)

# 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 matrix rank of array using Singular Value Decomposition method, use the numpy.linalg.matrix_rank() method in Python
print("\nRank (Full-Rank Matrix)...\n",matrix_rank(arr))

आउटपुट

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)

Rank (Full-Rank Matrix)...
5