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 지정한 첨자 레이블을 비활성화하거나 강제 적용하여 고전적인 Einstein 합산 연산으로 간주되지 않을 수 있는 다른 배열 연산을 계산할 수 있는 유연성을 제공합니다.
Einstein 합산 규칙을 사용하여 행렬의 자취를 얻으려면 Python에서 numpy.einsum() 메서드를 사용하십시오. 첫 번째 매개변수는 첨자입니다. 아래 첨자 레이블의 쉼표로 구분된 목록으로 합계를 위한 아래 첨자를 지정합니다. 두 번째 매개변수는 피연산자입니다. 작업을 위한 배열입니다.
단계
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -
import numpy as np
arange() 및 reshape() 메서드를 사용하여 numpy 배열 만들기 -
arr = np.arange(16).reshape(4,4)
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 행렬의 추적을 얻으려면 numpy.einsum() 메서드 inPython −
를 사용하세요.print("\nResult (trace)...\n",np.einsum('ii', arr))
예시
import numpy as np # Creating a numpy array using the arange() and reshape() method arr = np.arange(16).reshape(4,4) # 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 get the trace of a matrix with Einstein summation convention, use the numpy.einsum() method in Python. print("\nResult (trace)...\n",np.einsum('ii', arr))
출력
Our Array... [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (4, 4) Result (trace)... 30