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पायथन में आइंस्टीन के योग सम्मेलन के साथ एक मैट्रिक्स के विकर्ण को निकालें

आइंसम () विधि ऑपरेंड पर आइंस्टीन के योग सम्मेलन का मूल्यांकन करती है। आइंस्टीन के योग सम्मेलन का उपयोग करते हुए, कई सामान्य बहु-आयामी, रैखिक बीजगणितीय सरणी संचालन को एक साधारण फैशन में दर्शाया जा सकता है। निहित मोड में einsum इन मानों की गणना करता है।

स्पष्ट मोड में, einsum अन्य सरणी संचालन की गणना करने के लिए और अधिक लचीलापन प्रदान करता है जिसे शास्त्रीय आइंस्टीन सारांश संचालन नहीं माना जा सकता है, योग को अक्षम करके, या संक्षेप में निर्दिष्ट सबस्क्रिप्ट लेबल को मजबूर कर सकता है। आइंस्टीन के योग सम्मेलन के साथ एक मैट्रिक्स के विकर्ण को निकालने के लिए, पायथन में numpy.einsum() विधि का उपयोग करें।

पहला पैरामीटर सबस्क्रिप्ट है। यह सबस्क्रिप्ट लेबल की अल्पविराम से अलग सूची के रूप में सारांश के लिए सबस्क्रिप्ट निर्दिष्ट करता है। दूसरा पैरामीटर ऑपरेंड है। ये ऑपरेशन के लिए सरणियाँ हैं।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -

import numpy as np

arange() और reshape() मेथड का उपयोग करके एक numpy array बनाना -

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

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)

आइंस्टीन के योग सम्मेलन के साथ एक मैट्रिक्स के विकर्ण को निकालने के लिए, numpy.einsum() विधि का उपयोग करें -

print("\nResult...\n",np.einsum('ii->i', arr))

उदाहरण

import numpy as np

# Creating a numpy array using the arange() and reshape() method
arr = np.arange(16).reshape(4,4)

# 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 extract the diagonal of a matrix with Einstein summation convention, use the numpy.einsum() method in Python.
print("\nResult...\n",np.einsum('ii->i', arr))

आउटपुट

Our Array...
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(4, 4)

Result...
[ 0 5 10 15]

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