पायथन में मैट्रिक्स हेरफेर

पायथन में हम विभिन्न मैट्रिक्स जोड़तोड़ और संचालन को हल कर सकते हैं। Numpy मॉड्यूल मैट्रिक्स संचालन के लिए विभिन्न तरीके प्रदान करता है।

जोड़ें () - दो आव्यूहों के तत्वों को जोड़ें।

घटाना () - दो आव्यूहों के तत्वों को घटाएं।

विभाजित () − दो आव्यूहों के तत्वों को विभाजित करें।

गुणा () − दो आव्यूहों के तत्वों को गुणा करें।

डॉट () - यह मैट्रिक्स गुणन करता है, तत्व के अनुसार गुणा नहीं करता है।

वर्ग () − मैट्रिक्स के प्रत्येक तत्व का वर्गमूल।

योग(x,अक्ष) - मैट्रिक्स में सभी तत्वों को जोड़ें। दूसरा तर्क वैकल्पिक है, इसका उपयोग तब किया जाता है जब हम स्तंभ योग की गणना करना चाहते हैं यदि अक्ष 0 है और पंक्ति योग यदि अक्ष 1 है।

“टी” - यह निर्दिष्ट मैट्रिक्स का स्थानांतरण करता है।

उदाहरण कोड

import numpy
# Two matrices are initialized by value
x = numpy.array([[1, 2], [4, 5]])
y = numpy.array([[7, 8], [9, 10]])
#  add()is used to add matrices
print ("Addition of two matrices: ")
print (numpy.add(x,y))
# subtract()is used to subtract matrices
print ("Subtraction of two matrices : ")
print (numpy.subtract(x,y))
# divide()is used to divide matrices
print ("Matrix Division : ")
print (numpy.divide(x,y))
print ("Multiplication of two matrices: ")
print (numpy.multiply(x,y))
print ("The product of two matrices : ")
print (numpy.dot(x,y))
print ("square root is : ")
print (numpy.sqrt(x))
print ("The summation of elements : ")
print (numpy.sum(y))
print ("The column wise summation  : ")
print (numpy.sum(y,axis=0))
print ("The row wise summation: ")
print (numpy.sum(y,axis=1))
# using "T" to transpose the matrix
print ("Matrix transposition : ")
print (x.T)

आउटपुट

Addition of two matrices: 
[[ 8 10]
 [13 15]]
Subtraction of two matrices :
[[-6 -6]
 [-5 -5]]
Matrix Division :
[[0.14285714 0.25      ]
 [0.44444444 0.5       ]]
Multiplication of two matrices: 
[[ 7 16]
 [36 50]]
The product of two matrices :
[[25 28]
 [73 82]]
square root is :
[[1.         1.41421356]
 [2.         2.23606798]]
The summation of elements :
34
The column wise summation  :
[16 18]
The row wise summation: 
[15 19]
Matrix transposition :
[[1 4]
[2 5]]