NumPy 1.14 - numpy.linalg.tensorinv()

numpy.linalg.tensorinv




numpy

numpy.linalg.tensorinv

numpy.linalg.tensorinv(a, ind=2) [source]

एन-आयामी सरणी के 'व्युत्क्रम' की गणना करें।

परिणाम a रिश्तेदार के लिए a व्युत्क्रम है टेनसर्डॉट ऑपरेशन tensordot(a, b, ind) , यानी फ्लोटिंग-पॉइंट सटीकता तक, tensordot(tensorinv(a), a, ind) "पहचान" टेंसोर्ड के लिए टेंसर है ऑपरेशन।

पैरामीटर:

a : array_like

'उलटा' करने के लिए सेंसर। इसका आकार 'चौकोर' होना चाहिए, अर्थात, prod(a.shape[:ind]) == prod(a.shape[ind:])

इंड : इंट, वैकल्पिक

व्युत्क्रम योग में शामिल होने वाले पहले सूचकांकों की संख्या। एक धनात्मक पूर्णांक होना चाहिए, डिफ़ॉल्ट 2 है।

यह दिखाता है:

b : ndarray

a 't तन्यता व्युत्क्रम, आकार a.shape[ind:] + a.shape[:ind]

जन्म देती है:

LinAlgError

यदि a एकवचन है या नहीं 'वर्ग' (उपरोक्त अर्थ में)।

यह भी देखें

numpy.tensordot , tensorsolve

उदाहरण

>>> a = np.eye(4*6)
>>> a.shape = (4, 6, 8, 3)
>>> ainv = np.linalg.tensorinv(a, ind=2)
>>> ainv.shape
(8, 3, 4, 6)
>>> b = np.random.randn(4, 6)
>>> np.allclose(np.tensordot(ainv, b), np.linalg.tensorsolve(a, b))
True
>>> a = np.eye(4*6)
>>> a.shape = (24, 8, 3)
>>> ainv = np.linalg.tensorinv(a, ind=1)
>>> ainv.shape
(8, 3, 24)
>>> b = np.random.randn(24)
>>> np.allclose(np.tensordot(ainv, b, 1), np.linalg.tensorsolve(a, b))
True