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पायथन में Numpy का उपयोग करके सिंगल लाइन में दो मेट्रिसेस का गुणन

मैट्रिक्स गुणन एक लंबी प्रक्रिया है जहां मैट्रिक्स की प्रत्येक पंक्ति और स्तंभ से प्रत्येक तत्व को गुणा किया जाता है और एक निश्चित तरीके से जोड़ा जाता है। मैट्रिक्स गुणन के लिए, पहले मैट्रिक्स में कॉलम की संख्या दूसरे मैट्रिक्स में पंक्तियों की संख्या के बराबर होनी चाहिए। परिणाम मैट्रिक्स में पहले की पंक्तियों की संख्या और दूसरे मैट्रिक्स के स्तंभों की संख्या होती है।

छोटे मैट्रिक्स के लिए हम लूप के लिए नेस्टेड डिज़ाइन कर सकते हैं और परिणाम ढूंढ सकते हैं। बड़े मैट्रिसेस के लिए हमें इससे निपटने के लिए अजगर में कुछ अंतर्निहित कार्यक्षमता की आवश्यकता होती है। हम दोनों तरीकों को नीचे देखेंगे।

लूप के लिए उपयोग करना

हम आयाम 2x3 और 3x2 (पंक्तियों x कॉलम) के दो मैट्रिक्स लेते हैं। मैट्रिक्स गुणन का परिणाम 2x2 मैट्रिक्स है। हमारे पास एक नेस्टेड लूप है जिसे ए के कॉलम और बी की पंक्तियों के माध्यम से जाने और उन पंक्तियों और स्तंभों में मूल्यों के उत्पादों को जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

उदाहरण

#matrix A with 2 rows
A = ([5,10,15],[20,25,30])

#matrix B with 2 columns
B = ([4,8],[12,10],[14,16])

result = [[0 for x in range(2)] for y in range(2)]

for i in range(len(A)):
   # iterate through columns of A
   for j in range(len(B[0])):
      # iterate through rows of B
      for k in range(len(B)):
         result[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
for r in result:
   print(r)

आउटपुट

उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं:

[350, 380]
[800, 890]

Numpy का उपयोग करना

Numpy में डॉट नाम का एक इन-बिल्ट फंक्शन है, जो मैट्रिक्स गुणन करता है। हमारे कार्यक्रम की पंक्तियों की संख्या बहुत कम हो जाती है और वाक्य रचना भी बहुत सरल हो जाती है।

उदाहरण

import numpy as np

#matrix A
matrix_A = ([5,10,15],[20,25,30])

#matrix B
matrix_B = ([4,8],[12,10],[14,16])
result = np.dot(matrix_A,matrix_B)

# Result
print(result)

आउटपुट

उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं:

[[350 380]
[800 890]]

  1. Numpy का उपयोग करके एक पहचान मैट्रिक्स कैसे बनाएं?

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  1. पायथन का उपयोग करके दो मैट्रिक्स को गुणा करने के लिए Tensorflow का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

    Tensorflow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Google द्वारा प्रदान किया जाता है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग एल्गोरिदम, गहन शिक्षण अनुप्रयोगों और बहुत कुछ को लागू करने के लिए पायथन के साथ संयोजन में किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसमें अनुकूलन

  1. पायथन का उपयोग करके दो मैट्रिक्स जोड़ने के लिए Tensorflow का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

    Tensorflow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Google द्वारा प्रदान किया जाता है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग एल्गोरिदम, गहन शिक्षण अनुप्रयोगों और बहुत कुछ को लागू करने के लिए पायथन के साथ संयोजन में किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसमें अनुकूलन