रैखिक बीजगणित में सरणी का डिटरमिनेंट निकालने के लिए, पायथन NumPy में np.linalg.det() का उपयोग करें। पहला पैरामीटर a वह इनपुट सरणी है जिसके लिए डिटरमिनेंट की गणना की जाती है। यह विधि डिटरमिनेंट लौटाती है। चरण सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import numpy as np एक सरणी बनाएं: arr = np.array([[

आर्ककोस (arccos) एक बहुमूल्य फ़ंक्शन है: प्रत्येक x के लिए अनंत संख्या में z होते हैं जैसे कि cos(z) = x। परंपरा यह है कि उस कोण z को लौटाया जाए जिसका वास्तविक भाग [0, pi] में हो। वास्तविक-मूल्य इनपुट डेटा प्रकार के लिए, arccos हमेशा वास्तविक आउटपुट लौटाता है। प्रत्येक मान के लिए जिसे वास्तविक संख्य

रैखिक बीजगणित में 2D सरणी का डिटरमिनेंट निकालने के लिए, पायथन NumPy में np.linalg.det() का उपयोग करें। पहला पैरामीटर a वह इनपुट सरणी है जिसके लिए डिटरमिनेंट की गणना की जाती है। यह विधि a का डिटरमिनेंट लौटाती है। चरण सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import numpy as np एक सरणी बनाएं: arr = np.

आर्ककोस (arccos) एक बहुमूल्य फ़ंक्शन है: प्रत्येक x के लिए अनंत संख्या में z होते हैं जैसे कि cos(z) = x। परंपरा यह है कि उस कोण z को लौटाया जाए जिसका वास्तविक भाग [0, pi] में हो। व्युत्क्रम कोसाइन को acos या cos⁻¹ के नाम से भी जाना जाता है। वास्तविक-मूल्य इनपुट डेटा प्रकार के लिए, arccos हमेशा वास

रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स के स्टैक (ढेर) का डिटरमिनेंट निकालने के लिए, पायथन के NumPy में np.linalg.det() फ़ंक्शन का उपयोग करें। पहला पैरामीटर a वह इनपुट सरणी है जिसके लिए डिटरमिनेंट की गणना की जाती है। यह विधि a का डिटरमिनेंट लौटाती है। चरण सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import numpy as

NumPy का numpy.arctan2() मेथड x1/x2 का तत्व-वार आर्क टैंजेंट ज्ञात करता है, सही चतुर्थांश चुनकर। यह arctan(x1/x2) से बेहतर है क्योंकि यह चिन्हों का उपयोग करके सही चतुर्थांश निर्धारित करता है। गणितीय परिभाषा arctan2(y, x) मूल बिंदु पर समाप्त होने वाली किरण (जो बिंदु (1,0) से गुजरती है) और मूल बिंदु

NumPy का numpy.linalg.matrix_rank() मेथड सिंगुलर वैल्यू डीकंपोजिशन (SVD) विधि का उपयोग करके मैट्रिक्स की रैंक ज्ञात करता है। रैंक उन सिंगुलर मानों की संख्या है जो सहनशीलता (tolerance) से अधिक हैं। पैरामीटर्स A: इनपुट वेक्टर या मैट्रिक्स का स्टैक। tol (वैकल्पिक): सीमा जिसके नीचे SVD मान शून्य माने

NumPy का numpy.degrees() फंक्शन रेडियन ऐरे को डिग्री में बदलता है। यह numpy.rad2deg() का एलियास (समान फंक्शन) है। सूत्र: डिग्री = रेडियन × 180/π। सिंटैक्स और पैरामीटर्स numpy.degrees(x, /, out=None, *, where=True, casting=same_kind, order=K, dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) x: रेडिय

NumPy का numpy.linalg.slogdet() फंक्शन मैट्रिक्स स्टैक के लॉग-डिटरमिनेंट (चिह्न सहित) निकालता है। यह डिटरमिनेंट के लॉग को सीधे गणना करके ओवरफ्लो/अंडरफ्लो से बचाता है। सिंटैक्स numpy.linalg.slogdet(a) a: इनपुट ऐरे, आकार (..., M, M) — वर्ग मैट्रिक्स का स्टैक। वापसी: टपल (sign, logdet)। sign:

NumPy का numpy.rad2deg() फंक्शन रेडियन में दिए गए कोणों को डिग्री में बदलता है। यह deg2rad() का व्युत्क्रम है। सूत्र: डिग्री = रेडियन × 180/π। सिंटैक्स और पैरामीटर्स numpy.rad2deg(x, /, out=None, *, where=True, casting=same_kind, order=K, dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) x: रेडियन म

NumPy का numpy.sinh() फंक्शन ऐरे एलिमेंट्स का हाइपरबोलिक साइन निकालता है। यह 1/2 * (np.exp(x) - np.exp(-x)) या -1j * np.sin(1j*x) के बराबर है। सिंटैक्स और पैरामीटर्स numpy.sinh(x, /, out=None, *, where=True, casting=same_kind, order=K, dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) x: इनपुट ऐरे (

NumPy का numpy.cosh() फंक्शन हाइपरबोलिक कोसाइन निकालता है। यह 1/2 * (np.exp(x) + np.exp(-x)) या np.cos(1j*x) के बराबर है। सिंटैक्स और पैरामीटर्स numpy.cosh(x, /, out=None, *, where=True, casting=same_kind, order=K, dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) x: इनपुट ऐरे (रेडियन में)। out, w

NumPy का numpy.arcsinh() फंक्शन इनवर्स हाइपरबोलिक साइन (आर्कसाइनएच) निकालता है। प्रत्येक x के लिए अनंत z जैसे कि sinh(z) = x। कन्वेंशन: काल्पनिक भाग [-π/2, π/2]। वास्तविक इनपुट के लिए वास्तविक आउटपुट। सिंटैक्स और पैरामीटर्स numpy.arcsinh(x, /, out=None, *, where=True, casting=same_kind, order=K, dt

NumPy का numpy.inner() फंक्शन दो मल्टी-डायमेंशनल ऐरे का इनर प्रोडक्ट निकालता है। 1D के लिए डॉट प्रोडक्ट, उच्च आयामों के लिए अंतिम अक्ष पर सम-गुणनफल। सिंटैक्स numpy.inner(a, b) a, b: इनपुट ऐरे। नॉन-स्केलर होने पर अंतिम आयाम समान होना चाहिए। वापसी: आकार a.shape[:-1] + b.shape[:-1] का ऐरे। 2D

NumPy का numpy.cross() फंक्शन दो वैक्टर्स का क्रॉस प्रोडक्ट (वेक्टर गुणनफल) निकालता है। यह अलग-अलग डायमेंशन्स (2D और 3D) के वैक्टर्स को भी हैंडल कर सकता है — छोटे वैक्टर को शून्य से पैड किया जाता है। सिंटैक्स और पैरामीटर्स numpy.cross(a, b, axisa=-1, axisb=-1, axisc=-1, axis=None) a, b: इनपुट व

NumPy का numpy.arcsinh() फंक्शन ऐरे एलिमेंट्स का इनवर्स हाइपरबोलिक साइन (आर्कसाइनएच) निकालता है। यह बहुमूल्य फंक्शन है: प्रत्येक x के लिए अनंत z जैसे कि sinh(z) = x। कन्वेंशन: काल्पनिक भाग [-π/2, π/2] में। सिंटैक्स और पैरामीटर्स numpy.arcsinh(x, /, out=None, *, where=True, casting=same_kind, order=

NumPy का numpy.inner() फंक्शन दो 1-डायमेंशनल ऐरे का इनर प्रोडक्ट (डॉट प्रोडक्ट) निकालता है। यह संगत एलिमेंट्स का गुणनफल लेकर उनका योग करता है: Σ aᵢbᵢ। सिंटैक्स numpy.inner(a, b) a, b: इनपुट वैक्टर्स (1D ऐरे)। वापसी: स्केलर (इनर प्रोडक्ट)। शर्त: यदि नॉन-स्केलर हैं तो अंतिम आयाम मेल खाने चाहि

NumPy का numpy.arccosh() फंक्शन इनवर्स हाइपरबोलिक कोसाइन (आर्ककॉश) निकालता है। यह एक बहुमूल्य फंक्शन है: प्रत्येक x के लिए अनंत z होते हैं जैसे कि cosh(z) = x। कन्वेंशन: काल्पनिक भाग [-π, π] में, वास्तविक भाग [0, ∞] में। सिंटैक्स और पैरामीटर्स numpy.arccosh(x, /, out=None, *, where=True, casting=sa

NumPy का numpy.linalg.matrix_rank() फंक्शन सिंगुलर वैल्यू डीकंपोजिशन (SVD) का उपयोग करके मैट्रिक्स की रैंक निकालता है। रैंक उन सिंगुलर मानों की संख्या है जो थ्रेशोल्ड tol

NumPy का numpy.char.find() फंक्शन स्ट्रिंग ऐरे के प्रत्येक एलिमेंट में सबस्ट्रिंग की पहली घटना का इंडेक्स लौटाता है। index() के विपरीत, सबस्ट्रिंग न मिलने पर यह ValueError के बजाय -1 लौटाता है। सिंटैक्स numpy.char.find(a, sub, start=0, end=None) a: इनपुट स्ट्रिंग ऐरे। sub: खोजा जाने वाला सबस्