เพิ่มเมทริกซ์กำลังสองยกกำลัง n ในพีชคณิตเชิงเส้นใน Python

ในการยกเมทริกซ์กำลังสองยกกำลัง n ในพีชคณิตเชิงเส้น ให้ใช้ numpy.linalg.matrix_power() inPython สำหรับจำนวนเต็มบวก n กำลังจะถูกคำนวณโดยการยกกำลังสองเมทริกซ์และการคูณเมทริกซ์ซ้ำ ถ้า n ==0 เมทริกซ์เอกลักษณ์ของรูปร่างเดียวกันกับ M จะถูกส่งคืน ถ้า n <0 การผกผันคำนวณแล้วยกขึ้นเป็น abs(n)

ค่าส่งกลับมีรูปร่างและประเภทเดียวกับ M; ถ้าเลขชี้กำลังเป็นค่าบวกหรือศูนย์ ชนิดขององค์ประกอบจะเหมือนกับค่าของ M หากเลขชี้กำลังเป็นค่าลบ องค์ประกอบจะเป็นค่าทศนิยม พารามิเตอร์ที่ 1 a คือเมทริกซ์ที่จะ "ขับเคลื่อน" พารามิเตอร์ตัวที่ 2 n คือเลขชี้กำลังที่สามารถแทนค่าจำนวนเต็มหรือจำนวนเต็มยาว ค่าบวก ค่าลบ หรือศูนย์ได้

ขั้นตอน

ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -

import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_power

สร้างอาร์เรย์ 2 มิติ เทียบเท่าเมทริกซ์ของหน่วยจินตภาพ -

arr = np.array([[0, 1], [-1, 0]])

แสดงอาร์เรย์ -

print("Our Array...\n",arr)

ตรวจสอบขนาด -

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

รับประเภทข้อมูล -

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

รับรูปร่าง -

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

ในการยกเมทริกซ์กำลังสองยกกำลัง n ในพีชคณิตเชิงเส้น ให้ใช้ numpy.linalg.matrix_power() inPython สำหรับจำนวนเต็มบวก n กำลังคำนวณโดยการยกกำลังสองเมทริกซ์และการคูณเมทริกซ์ซ้ำ ถ้า n ==0 เมทริกซ์เอกลักษณ์ของรูปร่างเดียวกันกับ M จะถูกส่งคืน ถ้า n <0 การผกผันคำนวณแล้วยกขึ้นเป็น abs(n) −

print("\nResult...\n",matrix_power(arr, 0))

ตัวอย่าง

import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_power

# Create a 2D array, matrix equivalent of the imaginary unit
arr = np.array([[0, 1], [-1, 0]])

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# To raise a square matrix to the power n in Linear Algebra, use the numpy.linalg.matrix_power() in Python
print("\nResult...\n",matrix_power(arr, 0))

ผลลัพธ์

Our Array...
[[ 0 1]
[-1 0]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result...
[[1 0]
[0 1]]