দ্রষ্টব্যঃ NumPy হল Numarray এর উত্তরসূরি এবং NumArray এর পরিবর্তে ব্যবহৃত হয়। SAGE হল NumPy এবং অন্যান্য কয়েকটি সরঞ্জামের উপর ভিত্তি করে একটি সমন্বিত গণিত সফটওয়্যার প্যাক, যা Magma, Maple, Mathematica এবং Matlab এর মতো সরঞ্জামগুলির প্রতিস্থাপনের লক্ষ্যে। আজকে আমি অনলাইনে NumPy সম্পর্কে কিছু খোঁজখবর নিতে চাইলাম এবং NumPy দিয়ে বিপরীত ম্যাট্রিক্স অনুসন্ধান করার চেষ্টা করলাম, কিন্তু চীনা ভাষায় কোন তথ্য পাইনি, ফোরামে কিছু ব্যবহারকারী আমাকে জিজ্ঞাসা করেছিলেন কিভাবে পাইথন দিয়ে ম্যাট্রিক্স অনুসন্ধান করা যায়, কিন্তু কেউ উত্তর দেয়নি। তাই আমি NumPy এর অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন খুঁজে পেয়েছি, যার মধ্যে একটি ছোট অংশ ম্যাট্রিক্স অবজেক্ট সম্পর্কে, তাই আমি এই অংশটি চীনা ভাষায় অনুবাদ করেছি, সামান্য অবদান রেখেছি, সময় সংক্ষিপ্ত, বানান ত্রুটি পরীক্ষা করার কোন উপায় নেই, প্রশ্ন আছে, ক্ষমা করবেন। অনুবাদকঃ Keengle।
ম্যাট্রিক্স টাইপগুলি nandarray টাইপের উত্তরাধিকারী এবং তাই nandarray এর সমস্ত ডেটা বৈশিষ্ট্য এবং পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত করে। ম্যাট্রিক্স টাইপগুলি nandarray টাইপের থেকে ছয়টি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে, যখন আপনি ম্যাট্রিক্স অবজেক্টগুলিকে অ্যারে হিসাবে পরিচালনা করেন তখন এই পার্থক্যগুলি অপ্রত্যাশিত ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে।
1) ম্যাট্রিক্স অবজেক্ট একটি Matlab স্টাইলের স্ট্রিং ব্যবহার করে তৈরি করা যেতে পারে, যা হল একটি স্ট্রিং যা স্পেস দ্বারা পৃথক করা হয় এবং সংখ্যা দ্বারা পৃথক করা হয়।
২. ম্যাট্রিক্সের বস্তু সর্বদা দুই মাত্রিক। এর মধ্যে অনেক প্রভাব রয়েছে, যেমন m.ravel (() এর রিটার্ন ভ্যালু দুই মাত্রিক, সদস্যের দ্বারা নির্বাচিত রিটার্ন ভ্যালুও দুই মাত্রিক, তাই সারিটির আচরণ অ্যারের থেকে আলাদা।
3) ম্যাট্রিক্স টাইপের গুণকগুলি অ্যারের গুণককে আচ্ছাদিত করে, যা ম্যাট্রিক্সের গুণক ক্রিয়াকলাপ ব্যবহার করে। যখন আপনি ম্যাট্রিক্সের রিটার্নের মান গ্রহণ করেন, তখন নিশ্চিত হন যে আপনি এই ফাংশনগুলির অর্থ বুঝতে পেরেছেন। বিশেষত, ফাংশন asanarray ((m) একটি ম্যাট্রিক্স ফেরত দেয় যদি এটি একটি m ম্যাট্রিক্স হয়।
৪) ম্যাট্রিক্স টাইপের অক্ষর অপারেশনগুলিও পূর্ববর্তী অক্ষর অপারেশনগুলিকে আবৃত করে, যা ম্যাট্রিক্সের অক্ষর ব্যবহার করে। এই সত্যের ভিত্তিতে, আবারও মনে করিয়ে দিন, যদি একটি ম্যাট্রিক্সের অক্ষরটি একটি প্যারামিটার হিসাবে ব্যবহার করা হয় তবে এটি উপরের মতো একই রকম।
৫) ম্যাট্রিক্সের ডিফল্ট array_priority হল ১০.০, তাই narray এবং ম্যাট্রিক্স অবজেক্টের মিশ্রিত অপারেশন সবসময় ম্যাট্রিক্স ফেরত দেয়।
৬) ম্যাট্রিক্সের বেশ কয়েকটি স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা গণনাকে আরও সহজ করে তোলে, যেমনঃ
(a).T - নিজের স্থানান্তর ফিরে
(b).H - নিজের প্রতিধ্বনি স্থানান্তর ফিরে
©.I -- নিজের বিপরীত ম্যাট্রিক্স ফিরে
(d).A - একটি 2D অ্যারে এর একটি দৃশ্য যা তার নিজের ডেটা ফেরত দেয় ((কোনও অনুলিপি করা হয়নি)
ম্যাট্রিক্স ক্লাস হল একটি পাইথন সাবক্লাস, যা আপনি আপনার নিজের একটি তৈরি করতে শিখতে পারেন। ম্যাট্রিক্স অবজেক্টগুলি অন্য ম্যাট্রিক্স অবজেক্ট, শব্দ, স্ট্রিং বা অন্য যে কোনও একটিতে রূপান্তরিত হতে পারে এমন একটি ম্যাট্রিক্স অবজেক্ট ব্যবহার করেও তৈরি করা যেতে পারে। এছাড়াও, NumPy-তে, ম্যাট্রিক্সের একটি উপনাম হ'ল ম্যাট্রিক্সের ম্যাট্রিক্স।
উদাহরণ 1: স্ট্রিং দিয়ে ম্যাট্রিক্স তৈরি করুন
import numpy as np
a=np.mat('1 2 3; 4 5 3')
print (a*a.T).I
[[ 0.29239766 -0.13450292]
[-0.13450292 0.08187135]]
উদাহরণ ২ঃ নেস্টেড সারি দিয়ে ম্যাট্রিক্স তৈরি করুন
np.matrix([[ 1.+0.j, 5.+0.j, 10.+0.j],
[ 1.+0.j, 3.+0.j, 0.+4.j]])
উদাহরণ ৩ঃ একটি ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে একটি অ্যারে ব্যবহার করুন
np.mat( np.random.rand(3,3) ).T
np.matrix([[ 0.81541602, 0.73987459, 0.03509142],
[ 0.14767449, 0.60539483, 0.05641679],
[ 0.43257759, 0.628695 , 0.47413553]])
ম্যাট্রিক্স ((data, dtype=None, copy=True)) প্যারামিটার ডেটা দিয়ে পাঠানো ডেটা ম্যাট্রিক্সে রূপান্তর করা হয়; dtype যদি None হয় তবে ডেটা টাইপটি ডেটার বিষয়বস্তুর উপর নির্ভর করে; যদি copy True হয় তবে ডেটা থেকে ডেটা অনুলিপি করা হয়, অন্যথায় মূল ডেটা বাফার ব্যবহার করা হয়; যদি ডেটা বাফার অঞ্চলটি না পাওয়া যায় তবে অবশ্যই ডেটা অনুলিপি করা হয়। দ্রষ্টব্যঃ ম্যাট্রিক্সটি আসলে একটি প্রকার, তাই আপনি যখন একটি উদাহরণ তৈরি করেন তখন এটি একটি মডেল।候会调用matrix.new(matrix, data, dtype, copy) । ম্যাট এটি কেবল ম্যাট্রিক্সের একটি ডাকনাম। Asmatrix ((data, dtype=None) পুনরুদ্ধার করা হয়নি এমন ডেটা ফেরত দেয়. Bmat ((obj, ldict=None, gdict=None) একটি স্ট্রিং, নেস্টেড সারি বা একটি অ্যারে (array) ব্যবহার করে একটি ম্যাট্রিক্স তৈরি করুন। এই কমান্ডটি আপনাকে অন্যান্য বস্তু থেকে ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে দেয়। যেখানে obj একটি স্ট্রিং হলে শুধুমাত্র Ldict এবং Gdict এর ব্যবহার করা হয়, যা স্থানীয় এবং মডিউলগুলির জন্য একটি অভিধান। যদি আপনি এগুলি সরবরাহ না করেন তবে সিস্টেমটি এগুলি সরবরাহ করবে।
A=np.mat('2 2; 2 2'); B=np.mat('1 1; 1 1');
print(np.bmat('A B; B A'))
[[2 2 1 1]
[2 2 1 1]
[1 1 2 2]
[1 1 2 2]]
সু ফ্রাঙ্ক থেকে পুনর্নির্দেশ