Python에서 Einstein 합산 규칙을 ​​사용한 스칼라 곱셈

Einstein 합산 규칙을 ​​사용하여 스칼라 곱셈을 수행하려면 Python에서 numpy.einsum() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수는 첨자입니다. 첨자 레이블의 쉼표로 구분된 합계 합계에 대한 첨자를 지정합니다. 두 번째 매개변수는 피연산자입니다. 작업을 위한 배열입니다.

einsum() 메서드는 피연산자에 대한 Einstein 합산 규칙을 ​​평가합니다. 아인슈타인 합산 규칙을 ​​사용하여 많은 일반적인 다차원 선형 대수 배열 연산을 간단한 방식으로 나타낼 수 있습니다. 암시적 모드에서 einsum은 이러한 값을 계산합니다. 명시적 모드에서 einsum은 합산을 과도하게 지정된 첨자 레이블을 비활성화하거나 강제 실행하여 고전적인 Einstein 합산 연산으로 간주되지 않을 수 있는 다른 배열 연산을 계산할 수 있는 유연성을 제공합니다.

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import numpy as np

numpy.arange() 및 reshape() -

arr = np.arange(6).reshape(2,3)

val은 스칼라입니다 -

val = 2

배열 표시 -

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

치수 확인 -

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

데이터 유형 가져오기 -

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

모양 가져오기 -

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

Einstein 합산 규칙을 ​​사용하여 스칼라 곱셈을 수행하려면 numpy.einsum() 메서드를 사용하십시오 -

print("\nResult (scalar multiplication)...\n",np.einsum('..., ...', val, arr))

예시

import numpy as np

# Create an array using the numpy.arange() and reshape()
arr = np.arange(6).reshape(2,3)

# The val is the scalar
val = 2

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

# Check the datatype
print("\nDatatype of Array...\n",arr.dtype)

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

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

# To perform scalar multiplication with Einstein summation convention, use the numpy.einsum() method in Python.
print("\nResult (scalar multiplication)...\n",np.einsum('..., ...', val, arr))

출력

Array...
[[0 1 2]
[3 4 5]]

Datatype of Array...
int64

Dimensions of Array...
2

Shape of Array...
(2, 3)

Result (scalar multiplication)...
[[ 0 2 4]
[ 6 8 10]]