पायथन में अलग-अलग आयामों वाली सरणियों का टेंसर डॉट उत्पाद गणना करें

परिचय

पायथन में अलग-अलग आयामों वाली सरणियों का टेंसर डॉट उत्पाद गणना करने के लिए, numpy.tensordot() विधि का उपयोग करें। डिफ़ॉल्ट रूप से (axes=2), यह a के अंतिम 2 अक्ष और b के पहले 2 अक्ष पर संकुचन करता है।

पैरामीटर्स

• a, b: टेंसर जिनका डॉट उत्पाद लेना है।
• axes: संकुचन के लिए अक्ष (डिफ़ॉल्ट: 2)।

चरण-दर-चरण उदाहरण

आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें

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)

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 (डिफ़ॉल्ट axes)

print("\nटेंसर डॉट उत्पाद...\n", np.tensordot(arr1, arr2))

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
print("\nटेंसर डॉट उत्पाद...\n", np.tensordot(arr1, arr2))

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: डिफ़ॉल्ट axes=2 का उपयोग करने पर, arr1 के अंतिम 2 अक्ष और arr2 के पहले 2 अक्ष संकुचित होते हैं। परिणाम ID 1005095046 के समान है क्योंकि डिफ़ॉल्ट axes=2 होता है।