Kaushik Datta: Created page with "{| border=1 | '''Time ''' | '''Narration''' |- | 00:01 | Basic Matrix Operations এর স্পোকেন টিউটোরিয়..."

2020-04-21T12:14:37Z

Created page with "{| border=1 | <center>'''Time '''</center> | <center>'''Narration'''</center> |- | 00:01 | Basic Matrix Operations এর স্পোকেন টিউটোরিয়..."

New page

{| border=1
| <center>'''Time '''</center>
| <center>'''Narration'''</center>

|-
| 00:01
| Basic Matrix Operations এর স্পোকেন টিউটোরিয়ালে আপনাদের স্বাগত।

|-
| 00:07
| এই টিউটোরিয়ালে আপনি শিখবেন, lists থেকে matrices বানানো।

|-
| 00:13
| বেসিক ম্যাট্রিক্স অপারেশন যেমন:

addition

|-
| 00:19
| subtraction এবং multiplication ক্রিয়ান্বিত করা।

|-
| 00:23
| matrix এর determinant

|-
| 00:29
| matrix এর inverse

matrix এর Eigen values এবং Eigen vectors নির্ণয় করতে ক্রিয়ান্বিত করা।

|-
| 00:37
| টিউটোরিয়ালটি রেকর্ড করতে ব্যবহার করছি Ubuntu Linux 16.04

|-
| 00:44
| Python 3.4.3 এবং IPython 5.1.0.

|-
| 00:51
| এই টিউটোরিয়ালটি অনুশীলন করতে আপনার

|-
| 00:56
| Lists

|-
| 00:58
| Arrays এবং accessing parts of arrays এর প্রাথমিক জ্ঞান এবং matrix operations এর তাত্ত্বিক জ্ঞান থাকা উচিত।

|-
| 01:06
| না হলে এই ওয়েবসাইটে সম্পর্কিত পাইথন টিউটোরিয়াল দেখুন।

|-
| 01:11
| Python এ, আমরা numpy matrix class ব্যবহার করে matrix বানাই।

|-
| 01:16
|Matrix operations কে numpy operators এবং functions ব্যবহার করে করা যেতে পারে।

|-
| 01:22
| ipython শুরু করি।

|-
| 01:25
| টার্মিনালটি খুলুন।

|-
| 01:27
| লিখুন ipython3 এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 01:31
| এখান থেকে, টার্মিনালে প্রতিটি কমান্ড লেখার পর এন্টার কী টিপতে ভুলবেন না।

|-
| 01:38
| matrix m1 বানাই।

|-
| 01:41
| লিখুন from numpy import matrix.

|-
| 01:47
| এরপর লিখুন, m1 is equal to matrix বন্ধনীতে বর্গাকার বন্ধনীতে 1 comma 2 comma 3 comma 4
|-
| 01:57
| এখন m1 লিখুন।

|-
| 02:00
| এটি একটি সারি এবং চারটি কলাম সহ একটি ম্যাট্রিক্স বানায়।

|-
| 02:05
| এটি m1.shape লিখে যাচাই করা যেতে পারে।

এটি আউটপুট হিসাবে (1, 4) দেয়।

|-
| 02:15
| একটি list কে matrix এও রূপান্তর করা যায়,

যেমন দেখানো হয়েছে লিখুন।

|-
| 02:23
| আপনি list l1 থেকে ভ্যালু সহ matrix m2 দেখতে পারি।

|-
| 02:29
| Array কে matrix এ বদলাতে, numpy module এ asmatrix পদ্ধতি ব্যবহার করুন।

|-
| 02:36
| আমরা array বানাতে arange এবং reshape পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারি।

|-
| 02:42
| যেমন দেখানো হয়েছে লিখুন।

arange, numpy তে উপলব্ধ পদ্ধতি।

|-
| 02:49
| এখানে এটি 1 এবং 9 এর মাঝে সমান ব্যবধানযুক্ত ভ্যালুর অ্যারে প্রদান করে।

|-
| 02:55
| reshape এর ব্যবহার array এর আকার 2 টি সারি এবং 4 টি কলামে বদলাতে ব্যবহৃত হয়।

|-
| 03:02
| asmatrix, numpy তে উপলব্ধ পদ্ধতি এবং এটি matrix হিসাবে ইনপুট দেখায়।

|-
| 03:09
| ভিডিওটি থামান।

এই অনুশীলনী চেষ্টা করুন এবং তারপর ভিডিওটি আবার শুরু করুন।

|-
| 03:15
| এলিমেন্ট 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 সহ 2 by 4 এর একটি দ্বিমাত্রিক matrix m3 বানান।

|-
| 03:25
| ইঙ্গিত: arange() এবং reshape() পদ্ধতি এবং asmatrix() function ব্যবহার করুন।

|-
| 03:31
| সমাধানের জন্য টার্মিনালে ফিরে যান।

|-
| 03:35
| লিখুন m3 is equal to asmatrix বন্ধনীতে arange বন্ধনীতে 5 comma 13 dot reshape বন্ধনীতে 2 comma 4.

|-
| 03:48
| m3 লিখুন, আপনি প্রয়োজনীয় আউটপুট দেখতে পারেন।

|-
| 03:54
| এরপর কিছু matrix operations দেখি।

লিখুন m3 plus m2

|-
| 04:02
| এটি element by element এডিশন ক্রিয়ান্বিত করে, যা হল matrix এডিশন।

|-
| 04:07
| লক্ষ্য করুন উভয় matrices একই আকারের হওয়া উচিত।

|-
| 04:12
| একইভাবে লিখুন m3 minus m2

|-
| 04:17
| এটি matrix সাবট্রেকশন সম্পাদন করে, যা element by element সাবট্রেকশন।

|-
| 04:24
| লক্ষ্য করুন উভয় matrices একই আকারের হওয়া উচিত।

|-
| 04:28
| এখন আমরা scalar গুণিত করতে পারি, অর্থাৎ একটি সংখ্যার matrix সহ যেমন দেখানো হয়েছে।

|-
| 04:36
| এরপর আমরা m2 dot shape লিখে m2 এর আকার যাচাই করব।

|-
| 04:43
| আমরা tuple (2, 4) পাই।

Matrix m2, 2 by 4 আকারের।

|-
| 04:49
| 4 by 2 ক্রমের আরেকটি matrix বানাই।

|-
| 04:55
| লিখুন: m4 is equal to asmatrix বন্ধনীতে arange বন্ধনীতে 1 comma 9 dot reshape বন্ধনীতে 4 comma 2

|-
| 05:07
| এখন আকার যাচাই করতে, m4.shape লিখুন।

আমরা m4 এর আকার হিসাবে (4, 2) পাই।

|-
| 05:16
| গুণক operator asterisk কে matrix গুণনের জন্য ব্যবহৃত হয়।

|-
| 05:22
| লিখুন m2 asterisk m4.

|-
| 05:27
| এখন আমরা আউটপুট m2 এবং m4 এর গুণক হিসাবে পাবো।

|-
| 05:33
| এখন দেখি যে matrix এর transpose কিভাবে নির্ণয় করে।

|-
| 05:38
| m4 এর বিষয়বস্তু দেখতে, লিখুন print বন্ধনীতে m4.

|-
| 05:46
| এখন লিখুন print বন্ধনীতে m4 ডট বড়হাতের T.

|-
| 05:53
| যেমনকি আপনি দেখেছেন, m4 ডট বড়হাতের T ম্যাট্রিক্সের transpose দেবে।

|-
| 05:59
| আমরা numpy.linalg module এ det() ফাংশন ব্যবহার করে square matrix এর determinant পেতে পারি।

|-
| 06:09
| ভিডিওটি থামান।

এই অনুশীলনী চেষ্টা করুন এবং তারপর ভিডিওটি আবার শুরু করুন।

|-
| 06:15
| এই 3 by 3 matrix এর determinant নির্ণয় করুন।

|-
| 06:20
| সমাধানের জন্য টার্মিনালে যান।

|-
| 06:23
| যেমন দেখানো হয়েছে লিখুন।

|-
| 06:26
| m5 এর determinant, det বন্ধনীতে m5 কমান্ড দ্বারা জারী করে পাওয়া যাবে।

|-
| 06:35
|আমরা আউটপুট হিসাবে m5 এর determinant পাই।

|-
| 06:39
| আমরা numpy.linalg মডিউলে inv() ফাংশন ব্যবহার করে square matrix এর inverse পেতে পারি।

|-
| 06:48
| matrix m5 এর inverse নির্ণয় করুন।

|-
| 06:52
| যেমন দেখানো হয়েছে লিখুন।

তারপর inverse দেখতে im5 লিখুন।

|-
| 07:02
| লিখুন from numpy import eye, allclose

|-
| 07:09
| তারপর লিখুন, allclose বন্ধনীতে im5 asterisk m5 comma asmatrix বন্ধনীতে eye বন্ধনীতে 3.

|-
| 07:22
| এটি True রিটার্ন করে।

|-
| 07:25
| আমরা জানি যে একটি matrix এর গুণন inverse সহ identity matrix দেয়।

|-
| 07:31
| Identity matrix eye() ফাংশন ব্যবহার করে বানানো হয়। এটি numpy module এ উপস্থিত।

|-
| 07:40
| এখানে asmatrix বন্ধনীতে eye বন্ধনীতে 3, আকার 3 এর identity matrix দেয়।

|-
| 07:48
| allclose একটি ফাংশন যা True রিটার্ন করে, যদি দুটি arrays element অনুযায়ী সমান হয়।

|-
| 07:55
| এগুলি সম্পর্কে আরো জানতে, আমরা ডকুমেন্টেশন যাচাই করব।

|-
| 08:00
| IPython console এ ফাংশনের নামের পর প্রশ্ন চিহ্ন লিখুন।

|-
| 08:05
| লিখুন eye প্রশ্ন চিহ্ন।

|-
| 08:11
| ডকুমেন্টেশন থেকে বেরোতে q টিপুন।

|-
| 08:15
| নতুন ফাংশনের ডকুমেন্টেশন পড়া একটি ভালো অভ্যাস।

|-
| 08:22
| এখন Eigen vectors এবং Eigen values তে এগিয়ে যাই।

|-
| 08:27
| square matrix A দেওয়া হয়েছে।

eig বন্ধনীতে A বর্গাকার বন্ধনীতে 0 এর eigenvalues দেয়।

|-
| 08:37
| eig বন্ধনীতে A বর্গাকার বন্ধনীতে 1 এর eigenvector দেয়।

|-
| 08:43
| eigvals বন্ধনীতে A এর eigenvalues দেয়।

|-
| 08:49
| eig এবং eigvals ফাংশন numpy.linalg module এ উপস্থিত।

|-
| 08:58
| matrix m6 এর eigenvalues এবং eigenvectors নির্ণয় করি।

যেমন দেখানো হয়েছে লিখুন।

|-
| 09:07
| এখন ভ্যালু দেখতে লিখুন eig বন্ধনীতে m6.

|-
| 09:14
| diag বন্ধনীতে, আবার বন্ধনীতে 1 comma 2 comma 3.

কোথাও কোথাও diagonal elements এবং 0 হিসাবে 1,2,3 সহ একটি diagonal matrix বানাই।

|-
| 09:26
|diag() ফাংশন numpy module এ উপস্থিত।

|-
| 09:31
| লক্ষ্য করুন যে eig বন্ধনীতে m6 একটি অ্যারে এবং একটি matrix এর tuple রিটার্ন করে।

|-
| 09:38
|tuple এ প্রথম এলিমেন্ট তিনটি eigen values এর একটি array.

|-
| 09:43
|tuple এ দ্বিতীয় এলিমেন্ট তিনটি eigen vectors এর একটি matrix.

|-
| 09:48
| eigen values পেতে লিখুন: eig underscore value is equal to eig বন্ধনীতে m6 বর্গাকার বন্ধনীতে 0.

|-
| 10:00
| তারপর লিখুন eig underscore value.

|-
| 10:04
| যেমনকি আপনি দেখতে পারেন eig underscore value তে eigenvalues রয়েছে।

|-
| 10:09
| eigen vectors পেতে লিখুন: eig underscore vector is equal to eig বন্ধনীতে m6 বর্গাকার বন্ধনীতে 1.

|-
| 10:20
| তারপর eig underscore vector লিখুন।

|-
| 10:25
| eig underscore vector এ eigen vector রয়েছে।

|-
| 10:29
| eigen values এর গণনা eigvals() ফাংশন ব্যবহার করেও করা যায়।

যেমন দেখানো হয়েছে লিখুন।

|-
| 10:39
| তারপর লিখুন eig underscore value1

|-
| 10:44
|আপনি দেখতে পারেন যে, eig underscore value এবং eig underscore value1 সমান।

|-
| 10:52
| এটি আমাদের টিউটোরিয়ালের শেষে নিয়ে আসে। সংক্ষেপে...

|-
| 10:58
| এখানে আমরা শিখেছি,

arrays ব্যবহার করে matrices বানানো।

|-
| 11:03
| matrices যোগ করা, বিয়োগ করা এবং গুণ করা।

|-
| 11:07
| matrix এর scalar এর গুণন।

|-
| 11:11
| matrix এর determinant নির্ণয় করতে det() ফাংশন ব্যবহার করা।

|-
| 11:16
| ফাংশন inv() ব্যবহার করে matrix এর inverse নির্ণয় করা।

|-
| 11:21
| eig() এবং eigvals() ফাংশন ব্যবহার করে matrix এর eigen vectors এবং eigen values নির্ণয় করা।

|-
| 11:30
| আপনার সমাধানের জন্য এখানে কিছু স্ব মূল্যায়ন প্রশ্ন রয়েছে।

|-
| 11:34
| প্রথম, A এবং B উপযুক্ত আকারের দুটি matrix objects রয়েছে। নিম্ন থেকে কোন matrix গুণনের জন্য সঠিক?

|-
| 11:45
| দ্বিতীয়ত, eig বন্ধনীতে A বর্গাকার বন্ধনীতে 1 এবং eigvals বন্ধনীতে A এর সমান। সত্য বা মিথ্যা?

|-
| 11:56
| এবং উত্তর হল,

প্রথম। A এবং B এর মাঝে Matrix গুণন, A asterisk B দ্বারা সম্পন্ন হয়।

|-
| 12:05
| দ্বিতীয় মিথ্যা। eig বন্ধনীতে A বর্গাকার বন্ধনীতে 0 এবং eigvals বন্ধনীতে A এর সমান, অর্থাৎ এটি উভয় matrix A এর eigen values দেবে।

|-
| 12:19
| সময়ের সাথে আপনার প্রশ্ন এই ফোরামে পোস্ট করুন।

|-
| 12:23
| এই ফোরামে Python সম্পর্কিত আপনার সাধারণ প্রশ্ন পোস্ট করুন।

|-
|12:28
| FOSSEE দল TBC প্রকল্প সমন্বয় করে।

|-
| 12:32
| স্পোকেন টিউটোরিয়াল প্রকল্প ভারত সরকারের NMEICT, MHRD দ্বারা সমর্থিত। আরো জনাতে এই লিঙ্কে যান।

|-
| 12:42
| আই আই টী বোম্বে থেকে আমি কৌশিক দত্ত বিদায় নিচ্ছি। অংশগ্রহনের জন্য ধন্যবাদ।

|}

Python-3.4.3/C3/Basic-Matrix-Operations/Bengali - Revision history

Kaushik Datta: Created page with "{| border=1 | '''Time ''' | '''Narration''' |- | 00:01 | Basic Matrix Operations এর স্পোকেন টিউটোরিয়..."