NumPy 1.14 - numpy.linalg.matrix_power()

numpy.linalg.matrix_power




numpy

numpy.linalg.matrix_power

numpy.linalg.matrix_power(M, n) [source]

(पूर्णांक) पावर n लिए एक वर्ग मैट्रिक्स उठाएँ।

धनात्मक पूर्णांक n , शक्ति की गणना बार-बार मैट्रिक्स स्क्वरिंग्स और मैट्रिक्स गुणन द्वारा की जाती है। यदि n == 0 , M के समान आकार का पहचान मैट्रिक्स लौटाया जाता है। यदि n < 0 , व्युत्क्रम की गणना की जाती है और फिर abs(n) उठाया जाता है।

पैरामीटर:

M : ndarray या मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट

मैट्रिक्स को "संचालित" किया जाना चाहिए, एक सकारात्मक पूर्णांक के साथ वर्ग, यानी M.shape == (m, m) होना चाहिए।

n : int

प्रतिपादक कोई भी पूर्णांक या दीर्घ पूर्णांक, धनात्मक, ऋणात्मक या शून्य हो सकता है।

यह दिखाता है:

M ** n : ndarray या मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट

वापसी मान M के समान आकार और प्रकार है; यदि घातांक धनात्मक या शून्य है तो तत्वों का प्रकार M के समान है। यदि प्रतिपादक ऋणात्मक है तो तत्व फ्लोटिंग-पॉइंट हैं।

जन्म देती है:

LinAlgError

यदि मैट्रिक्स संख्यात्मक रूप से उल्टा नहीं है।

यह भी देखें

matrix
प्रतिपादक ऑपरेटर ( ** , नहीं ^ ) के रूप में एक समान कार्य प्रदान करता है।

उदाहरण

>>> from numpy import linalg as LA
>>> i = np.array([[0, 1], [-1, 0]]) # matrix equiv. of the imaginary unit
>>> LA.matrix_power(i, 3) # should = -i
array([[ 0, -1],
       [ 1,  0]])
>>> LA.matrix_power(np.matrix(i), 3) # matrix arg returns matrix
matrix([[ 0, -1],
        [ 1,  0]])
>>> LA.matrix_power(i, 0)
array([[1, 0],
       [0, 1]])
>>> LA.matrix_power(i, -3) # should = 1/(-i) = i, but w/ f.p. elements
array([[ 0.,  1.],
       [-1.,  0.]])

कुछ अधिक परिष्कृत उदाहरण

>>> q = np.zeros((4, 4))
>>> q[0:2, 0:2] = -i
>>> q[2:4, 2:4] = i
>>> q # one of the three quaternion units not equal to 1
array([[ 0., -1.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0., -1.,  0.]])
>>> LA.matrix_power(q, 2) # = -np.eye(4)
array([[-1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0., -1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0., -1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., -1.]])