आइंस्टीन समेशन कन्वेंशन का उपयोग करके पायथन में ऐरे एक्सिस समेशन

आइंस्टीन समेशन कन्वेंशन (Einstein summation convention) पर आधारित einsum() मेथड, ऑपरेंड्स पर इस कन्वेंशन को लागू करता है। इस कन्वेंशन का उपयोग करके, कई सामान्य बहुआयामी (multi-dimensional) रैखिक बीजगणितीय (linear algebraic) ऐरे ऑपरेशन्स को सरल तरीके से दर्शाया जा सकता है। इम्प्लिसिट मोड (implicit mode) में einsum इन मानों की गणना करता है। एक्सप्लिसिट मोड (explicit mode) में, यह निर्दिष्ट सबस्क्रिप्ट लेबल्स पर समेशन को अक्षम या बाध्य करके उन ऐरे ऑपरेशन्स की गणना में और लचीलापन प्रदान करता है जिन्हें क्लासिकल आइंस्टीन समेशन ऑपरेशन्स नहीं माना जाता।

आइंस्टीन समेशन कन्वेंशन के साथ ऐरे एक्सिस समेशन (एक्सिस पर योग) के लिए, पायथन में numpy.einsum() मेथड का उपयोग करें। पहला पैरामीटर सबस्क्रिप्ट होता है। यह कॉमा से अलग सबस्क्रिप्ट लेबल्स की सूची के रूप में समेशन के लिए सबस्क्रिप्ट्स को निर्दिष्ट करता है। दूसरा पैरामीटर ऑपरेंड्स होता है। ये ऑपरेशन के लिए ऐरे हैं।

चरण

सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें:

import numpy as np

arange() और reshape() मेथड का उपयोग करके एक नम्पाई ऐरे बनाएं:

arr = np.arange(16).reshape(4, 4)

ऐरे प्रदर्शित करें:

print("हमारा ऐरे...\n", arr)

आयाम जांचें:

print("\nहमारे ऐरे के आयाम...\n", arr.ndim)

डेटा टाइप प्राप्त करें:

print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटा टाइप...\n", arr.dtype)

आकार प्राप्त करें:

print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...\n", arr.shape)

आइंस्टीन समेशन कन्वेंशन के साथ ऐरे एक्सिस समेशन (एक्सिस पर योग) के लिए, पायथन में numpy.einsum() मेथड का उपयोग करें:

print("\nपरिणाम...\n", np.einsum('ij->i', arr))

उदाहरण

import numpy as np
# arange() और reshape() मेथड का उपयोग करके एक नम्पाई ऐरे बनाना
arr = np.arange(16).reshape(4, 4)
# ऐरे प्रदर्शित करना
print("हमारा ऐरे...\n", arr)
# आयाम जांचना
print("\nहमारे ऐरे के आयाम...\n", arr.ndim)
# डेटा टाइप प्राप्त करना
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटा टाइप...\n", arr.dtype)
# आकार प्राप्त करना
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...\n", arr.shape)
# आइंस्टीन समेशन कन्वेंशन के साथ ऐरे एक्सिस समेशन (एक्सिस पर योग) के लिए, पायथन में numpy.einsum() मेथड का उपयोग करें।
print("\nपरिणाम...\n", np.einsum('ij->i', arr))

आउटपुट

हमारा ऐरे... [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] हमारे ऐरे के आयाम... 2 हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटा टाइप... int64 हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार... (4, 4) परिणाम... [ 6 22 38 54]