एक रैखिक मैट्रिक्स समीकरण को हल करने के लिए, पायथन में numpy.linalg.solve() विधि का उपयोग करें। विधि अच्छी तरह से निर्धारित, यानी, पूर्ण रैंक, रैखिक मैट्रिक्स समीकरण ax =b के सटीक समाधान, x की गणना करती है। सिस्टम a x =b का समाधान देता है। लौटाई गई आकृति b के समान है। पहला पैरामीटर ए गुणांक मैट्रिक्

स्ट्रिंग में निम्नतम अनुक्रमणिका लौटाएँ जहाँ सबस्ट्रिंग उप को Python Numpy में numpy.char.index() विधि का उपयोग करके पाया जाता है। विधि इनट्स की आउटपुट सरणी देता है। उप नहीं मिलने पर ValueError बढ़ाता है। पहला पैरामीटर इनपुट सरणी है। दूसरा पैरामीटर खोजा जाने वाला विकल्प है। कदम सबसे पहले, आवश्यक पु

सरणी इनपुट के तत्व-वार वर्ग को वापस करने के लिए, पायथन में numpy.square() विधि का उपयोग करें। विधि तत्व-वार x*x, समान आकार और dtype x के रूप में लौटाती है। यह एक अदिश है यदि x एक अदिश है। पहला पैरामीटर, x इनपुट डेटा है। दूसरा पैरामीटर, आउट वह स्थान है जिसमें परिणाम संग्रहीत किया जाता है। यदि प्रदान

स्ट्रिंग में निम्नतम अनुक्रमणिका लौटाएँ जहाँ सबस्ट्रिंग उप को Python Numpy में numpy.char.index() विधि का उपयोग करके पाया जाता है। विधि इनट्स की आउटपुट सरणी देता है। उप नहीं मिलने पर ValueError बढ़ाता है। पहला पैरामीटर इनपुट सरणी है। दूसरा पैरामीटर खोजा जाने वाला विकल्प है। तीसरा और चौथा पैरामीटर वै

NaN को शून्य से और अनंत को बड़ी परिमित संख्याओं से बदलने के लिए, Python में numpy.nan_to_num() विधि का उपयोग करें। विधि वापस आती है, x, गैर-परिमित मानों को प्रतिस्थापित करके। यदि प्रतिलिपि गलत है, तो यह स्वयं x हो सकता है। पहला पैरामीटर इनपुट डेटा है। दूसरा पैरामीटर कॉपी है, चाहे x (True) की कॉपी बन

NaN को शून्य से और अनंत को बड़ी परिमित संख्याओं से बदलने के लिए, Python में numpy.nan_to_num() विधि का उपयोग करें। विधि वापस आती है, x, गैर-परिमित मानों को प्रतिस्थापित करके। यदि प्रतिलिपि गलत है, तो यह स्वयं x हो सकता है। पहला पैरामीटर इनपुट डेटा है। दूसरा पैरामीटर कॉपी है, चाहे x (True) की कॉपी बन

टेंसर समीकरण को हल करने के लिए, पायथन में numpy.linalg.tensorsolve() विधि का उपयोग करें। यह माना जाता है कि x के सभी सूचकांकों को उत्पाद में समाहित किया गया है, साथ ही a के सबसे दाहिने सूचकांकों के साथ, जैसा कि किया गया है, उदाहरण के लिए, tensordot(a, x, axes=b.ndim)। पहला पैरामीटर, a एक गुणांक टें

मैट्रिक्स के (गुणक) प्रतिलोम की गणना करने के लिए, पायथन में numpy.linalg.inv () विधि का उपयोग करें। एक वर्ग मैट्रिक्स को देखते हुए, मैट्रिक्स को वापस करें ainv संतोषजनक बिंदु (ए, एएनवी) =डॉट (ऐनव, ए) =आंख (ए आकार [0])। विधि रिटर्न (गुणक) मैट्रिक्स के विपरीत ए। पहला पैरामीटर, a उलटा होने वाला मैट्रिक

एक सरणी और एक अदिश का आंतरिक उत्पाद प्राप्त करने के लिए, पायथन में numpy.inner() विधि का उपयोग करें। 1-डी सरणियों के लिए वैक्टर का साधारण आंतरिक उत्पाद, उच्च आयामों में अंतिम अक्षों पर एक योग उत्पाद। पैरामीटर 1 और बी, दो वैक्टर हैं। अगर a और b अस्केलर हैं, तो उनके अंतिम आयामों का मिलान होना चाहिए। क

दो सरणियों का बाहरी उत्पाद प्राप्त करने के लिए, पायथन में numpy.outer () विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर a पहला इनपुट वेक्टर है। इनपुट चपटा है यदि पहले से ही 1-आयामी नहीं है। दूसरा पैरामीटर बी दूसरा इनपुट वेक्टर है। इनपुट चपटा है यदि पहले से ही 1-आयामी नहीं है। तीसरा पैरामीटर आउट वह स्थान है जहां

मैट्रिक्स के (गुणक) प्रतिलोम की गणना करने के लिए, पायथन में numpy.linalg.inv () विधि का उपयोग करें। एक वर्ग मैट्रिक्स को देखते हुए, मैट्रिक्स ainv संतोषजनक dot(a, ainv) =dot(ainv, a) =eye(a.shape[0]) लौटाएं। विधि रिटर्न (गुणक) मैट्रिक्स के विपरीत ए। पहला पैरामीटर, a उलटा होने वाला मैट्रिक्स है। कदम

मैट्रिक्स के (मूर-पेनरोज़) छद्म प्रतिलोम की गणना करने के लिए, पायथन में numpy.linalg.pinv() विधि का उपयोग करें। मैट्रिक्स के सामान्यीकृत व्युत्क्रम की गणना उसके एकवचन-मूल्य अपघटन (एसवीडी) का उपयोग करके और सभी बड़े एकवचन मूल्यों को शामिल करते हुए करें। पहला पैरामीटर, a एक मैट्रिक्स या मैट्रिसेस का स

सरणी इनपुट के तत्व-वार वर्ग को वापस करने के लिए, पायथन में numpy.square() विधि का उपयोग करें। विधि तत्व-वार x*x, समान आकार और dtype x के रूप में लौटाती है। यह एक अदिश है यदि x एक अदिश है। पहला पैरामीटर, x इनपुट डेटा है। दूसरा पैरामीटर, आउट वह स्थान है जिसमें परिणाम संग्रहीत किया जाता है। यदि प्रदान

मैट्रिक्स के ढेर के (मूर-पेनरोज़) छद्म प्रतिलोम की गणना करने के लिए, पायथन में numpy.linalg.pinv() विधि का उपयोग करें। मैट्रिक्स के सामान्यीकृत व्युत्क्रम की गणना इसके एकवचन-मूल्य अपघटन (एसवीडी) का उपयोग करके और सभी बड़े एकवचन मूल्यों को शामिल करते हुए करें। पहला पैरामीटर, a एक मैट्रिक्स या मैट्रिस

मैट्रिक्स () के साथ मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट के गुणक व्युत्क्रम की गणना करने के लिए, पायथन में numpy.linalg.inv () विधि का उपयोग करें। एक वर्ग मैट्रिक्स को देखते हुए, मैट्रिक्स ainv संतोषजनक dot(a, ainv) =dot(ainv, a) =eye(a.shape[0]) लौटाएं। विधि रिटर्न (गुणक) मैट्रिक्स के विपरीत ए। पहला पैरामीटर, a उलट

चार-आयामी सरणी के व्युत्क्रम की गणना करने के लिए, पायथन में numpy.linalg.tensorinv() विधि का उपयोग करें। परिणाम tensordot ऑपरेशन tensordot(a, b, ind), i के सापेक्ष के लिए व्युत्क्रम है। ई।, फ्लोटिंग-पॉइंट सटीकता तक, टेंसोर्डोट (टेन्सोरिनव (ए), ए, इंड) टेंसरडॉट ऑपरेशन के लिए पहचान टेंसर है। विधि a क

3D सरणी के व्युत्क्रम की गणना करने के लिए, Python में numpy.linalg.tensorinv() विधि का उपयोग करें। परिणाम tensordot ऑपरेशन tensordot(a, b, ind), i के सापेक्ष के लिए व्युत्क्रम है। ई।, फ्लोटिंग-पॉइंट सटीकता तक, टेंसोर्डोट (टेन्सोरिनव (ए), ए, इंड) टेंसरडॉट ऑपरेशन के लिए पहचान टेंसर है। विधि एक के टेंस

एक बहुपद को दूसरे में जोड़ने के लिए, पायथन में numpy.polynomial.polynomial.polyadd() विधि का उपयोग करें। दो बहुपद c1 + c2 का योग देता है। तर्क निम्नतम क्रम अवधि से उच्चतम तक गुणांक के अनुक्रम हैं, यानी, [1,2,3] बहुपद 1 + 2*x + 3*x**2 का प्रतिनिधित्व करता है। विधि गुणांक सरणी को उनके योग का प्रतिनिधि

एक बहुपद को दूसरे में घटाने के लिए, पायथन में numpy.polynomial.polynomial.polysub() विधि का उपयोग करें। दो बहुपद c1 + c2 का अंतर देता है। तर्क निम्नतम क्रम पद से उच्चतम तक गुणांक के अनुक्रम हैं, अर्थात, [1,2,3] बहुपद 1 + 2*x + 3*x**2 को दर्शाता है। विधि उनके अंतर का प्रतिनिधित्व करने वाले गुणांक सर

एक बहुपद को दूसरे से गुणा करने के लिए, पायथन में numpy.polynomial.polynomial.polymul() विधि का उपयोग करें। दो बहुपद c1 + c2 का गुणन लौटाता है। तर्क निम्नतम क्रम पद से उच्चतम तक गुणांक के अनुक्रम हैं, अर्थात, [1,2,3] बहुपद 1 + 2*x + 3*x**2 को दर्शाता है। विधि उनके योग का प्रतिनिधित्व करने वाले गुणां