ग्रेडिएंट की गणना आंतरिक बिंदुओं में दूसरे क्रम के सटीक केंद्रीय अंतरों का उपयोग करके की जाती है और या तो पहले या दूसरे क्रम में सीमाओं पर सटीक एक-पक्ष (आगे या पीछे) अंतर होता है। इसलिए लौटाई गई ढाल का आकार इनपुट सरणी के समान होता है। पहला पैरामीटर, f एक स्केलर फ़ंक्शन के नमूने युक्त एक एनडिमेंशनल स

यह जांचने के लिए कि क्या विभिन्न आकारों के समान डेटा प्रकार एक दूसरे के उपप्रकार नहीं हैं, Python Numpy में thenumpy.issubdtype() विधि का उपयोग करें। पैरामीटर dtype या ऑब्जेक्ट ज़बरदस्ती टोन हैं। कदम सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import numpy as np विभिन्न आकारों के समान डेटाटाइप की जांच

# यह जांचने के लिए कि क्या विभिन्न आकारों के int डेटा प्रकार एक दूसरे के उपप्रकार नहीं हैं, Python Numpy में thenumpy.issubdtype() विधि का उपयोग करें। # पैरामीटर dtype या ऑब्जेक्ट एक के लिए जबरदस्ती हैं कदम सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import numpy as np Numpy में issubdtype () विधि का

यह जाँचने के लिए कि क्या विभिन्न आकारों के फ्लोट डेटा प्रकार एक दूसरे के उपप्रकार नहीं हैं, Python Numpy में thenumpy.issubdtype() विधि का उपयोग करें। पैरामीटर dtype या ऑब्जेक्ट ज़बरदस्ती टोन हैं। कदम सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import numpy as np Numpy में issubdtype () विधि का उपयोग

यह निर्धारित करने के लिए कि पहले तर्क में प्रकार दूसरे का उपवर्ग है, पायथन numpy में numpy.issubsctype() विधि का उपयोग करें। पहला और दूसरा तर्क डेटाटाइप हैं। कदम सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import numpy as np Numpy में issubsctype () विधि का उपयोग करना। जाँच करना कि क्या पहला तर्क दूसर

4D और 3D आयाम सरणी का क्रोनकर उत्पाद प्राप्त करने के लिए, Python Numpy में numpy.kron() विधि का उपयोग करें। क्रोनकर उत्पाद की गणना करें, दूसरे एरे के ब्लॉक से बना एक मिश्रित एरे, जिसे पहले स्केल किया गया है फ़ंक्शन मानता है कि ए और बी के आयामों की संख्या समान है, यदि आवश्यक हो तो छोटे से छोटे को शा

Cholesky अपघटन वापस करने के लिए, numpy.linalg.cholesky() विधि का उपयोग करें। वर्ग मैट्रिक्स a का Cholesky अपघटन, L * L.H लौटाएं, जहां L निचला-त्रिकोणीय है और .H संयुग्मित स्थानान्तरण संचालिका है। हर्मिटियन और सकारात्मक-निश्चित होना चाहिए। यह सत्यापित करने के लिए कोई जाँच नहीं की जाती है कि a हर्मिटि

एक जटिल हर्मिटियन या वास्तविक सममित मैट्रिक्स के eigenvalues ​​​​की गणना करने के लिए, numpy.eigvalsh() विधि का उपयोग करें। विधि eigenvalues ​​​​को आरोही क्रम में लौटाती है, प्रत्येक को इसकी बहुलता के अनुसार दोहराया जाता है। पहला पैरामीटर, a एक जटिल- या वास्तविक-मूल्यवान मैट्रिक्स है जिसका eigenvalu

रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स या वेक्टर के मानदंड को वापस करने के लिए, पायथन नम्पी में LA.norm() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, x एक इनपुट ऐरे है। यदि अक्ष कोई नहीं है, तो x को 1-D या 2-D होना चाहिए, जब तक कि ord कोई न हो। यदि अक्ष और क्रम दोनों कोई नहीं हैं, तो x.ravel का 2-मानदंड वापस कर दिया जा

रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स की स्थिति संख्या की गणना करने के लिए, पायथन में numpy.linalg.cond() विधि का उपयोग करें। यह विधि पी के मान के आधार पर, सात अलग-अलग मानदंडों में से एक का उपयोग करके स्थिति संख्या को वापस करने में सक्षम है। मैट्रिक्स की स्थिति संख्या लौटाता है। अनंत हो सकता है। x की स्थिति

जटिल तर्क के वास्तविक भाग को वापस करने के लिए, numpy.real() विधि का उपयोग करें। विधि जटिल तर्क का वास्तविक घटक लौटाती है। यदि वैल वास्तविक है, तो आउटपुट के लिए वैल के प्रकार का उपयोग किया जाता है। यदि वैल में जटिल तत्व हैं, तो लौटा हुआ प्रकार फ्लोट है। पहला पैरामीटर, वैल इनपुट ऐरे है। हम array.real

n-वें असतत अंतर की गणना करने के लिए, numpy.diff() विधि का उपयोग करें। पहला अंतर out[i] =a[i+1] - a[i] द्वारा दिए गए अक्ष के साथ दिया गया है, उच्च अंतरों की गणना अलग-अलग रूप से करके की जाती है। पहला पैरामीटर इनपुट सरणी है। दूसरा पैरामीटर n है, यानी कई बार मानों में अंतर होता है। यदि शून्य है, तो इनपु

ग्रेडिएंट की गणना आंतरिक बिंदुओं में दूसरे क्रम के सटीक केंद्रीय अंतरों का उपयोग करके की जाती है और या तो पहले या दूसरे क्रम में सीमाओं पर सटीक एक-पक्ष (आगे या पीछे) अंतर होता है। इसलिए लौटाई गई ढाल का आकार इनपुट सरणी के समान होता है। पहला पैरामीटर, f एक स्केलर फ़ंक्शन के नमूने युक्त एक एनडिमेंशनल स

Hermite बहुपद और x, y, z नमूना बिंदुओं का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में hermite.hermvander3d() का उपयोग करें। विधि छद्म-वेंडरमोंडेमेट्रिक्स लौटाती है। पैरामीटर, x, y, z बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी एक ही आकार के हैं। तत्वों में से कोई भी जटिल है या नहीं, इस प

बहुपद गुणांक के 1-डी सरणी के स्केल किए गए साथी मैट्रिक्स को वापस करने के लिए, पायथन नम्पी में thehermite.hermcompanion() विधि लौटाएं। आधार बहुपदों को स्केल किया जाता है ताकि जब c एक हरमाइट आधार बहुपद हो तो साथी मैट्रिक्स सममित हो। यह अनस्केल्ड केस की तुलना में बेहतर आइजनवैल्यू अनुमान प्रदान करता है

दो वैक्टर के क्रॉस उत्पाद की गणना करने के लिए, Python Numpy में numpy.cross() विधि का उपयोग करें। विधि c, वेक्टर क्रॉस उत्पाद (उत्पादों) को लौटाती है। पहला पैरामीटर ए है, पहले वेक्टर के घटक। दूसरा पैरामीटर बी है, दूसरे वेक्टर के घटक। तीसरा पैरामीटर अक्ष है, a की धुरी जो वेक्टर को परिभाषित करती है। ड

दिए गए अक्ष के साथ संयुक्त समलम्बाकार नियम का उपयोग करके एकीकृत करने के लिए, numpy.trapz () विधि का उपयोग करें। यदि x प्रदान किया जाता है, तो एकीकरण उसके तत्वों के साथ क्रम में होता है - वे क्रमबद्ध नहीं होते हैं। यह विधि y =n-आयामी सरणी के निश्चित समाकलन को समलम्बाकार नियम द्वारा एक अक्ष के अनुदिश

दिए गए अक्ष के साथ संयुक्त समलम्बाकार नियम का उपयोग करके एकीकृत करने के लिए, numpy.trapz () विधि का उपयोग करें। यदि x प्रदान किया जाता है, तो एकीकरण उसके तत्वों के साथ क्रम में होता है - वे क्रमबद्ध नहीं होते हैं। यह विधि y =n-आयामी सरणी के निश्चित समाकलन को समलम्बाकार नियम द्वारा एक अक्ष के अनुदिश

दिए गए डेटा प्रकार कोड के लिए विवरण वापस करने के लिए, Python Numpy में typename () विधि का उपयोग करें। NumPy व्यापक गणितीय कार्य, यादृच्छिक संख्या जनरेटर, रैखिक बीजगणित, फूरियर रूपांतरण, और बहुत कुछ प्रदान करता है। यह हार्डवेयर और कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है, और वि

स्केलर प्रकार के स्ट्रिंग प्रतिनिधित्व को वापस करने के लिए, PythonNumpy में sctype2char () विधि का उपयोग करें। पहला तर्क, यदि एक अदिश प्रकार है, तो संबंधित स्ट्रिंग वर्ण वापस कर दिया जाता है। यदि कोई वस्तु, sctype2char इसके अदिश प्रकार का अनुमान लगाने का प्रयास करता है और फिर संबंधित स्ट्रिंग वर्ण ल