Sakinashaikh: Created page with "{| border=1 | '''Time ''' | '''Narration''' |- | 00:01 | '''Basic Matrix Operations''' पर स्पोकन ट्यूटोरि..."

2019-06-14T03:16:06Z

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

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| <center>'''Time '''</center>
| <center>'''Narration'''</center>

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| 00:01
| '''Basic Matrix Operations''' पर स्पोकन ट्यूटोरियल में आपका स्वागत है।
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| 00:07
| इस ट्यूटोरियल में आप सीखेंगे, lists से matrices बनाना
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| 00:13
| बेसिक matrix operations जैसे
addition

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| 00:19
| subtraction और multiplication क्रियान्वित करना।

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| 00:23
| matrix के determinant
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| 00:29
| matrix का inverse
matrix की '''Eigen values''' और '''Eigen vectors''' का पता लगाने के लिए क्रियान्वित करना।
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| 00:37
| इस ट्यूटोरियल को रिकॉर्ड करने के लिए मैं उपयोग कर रही हूँ '''Ubuntu Linux 16.04'''
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| 00:44
| '''Python 3.4.3''' और '''IPython 5.1.0'''

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| 00:51
| इस ट्यूटोरियल का अभ्यास करने के लिए, आपको
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| 00:56
| '''Lists'''

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| 00:58
| '''Arrays ''' और '''accessing parts of arrays ''' का बुनियादी ज्ञान होना चाहिए and और matrix operations का व्यवहारिक ज्ञान होना चाहिए।
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| 01:06
| यदि नहीं, तो इस वेबसाइट पर संबंधित Python ट्यूटोरियल देखें।
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| 01:11
|Python में, हम numpy matrix class का उपयोग करके matrix बनाते हैं।
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| 01:16
| Matrix operations को '''numpy operators''' और '''functions''' का उपयोग करके किया जा सकता है।
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| 01:22
| ipython शुरू करते हैं।
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| 01:25
| टर्मिनल खोलें।
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| 01:27
| ipython3 टाइप करें और एंटर दबाएँ।
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| 01:31
|यहाँ से, टर्मिनल पर प्रत्येक command टाइप करने के बाद एंटर की दबाएँ।
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| 01:38
| matrix m1 बनाते हैं।
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| 01:41
| from numpy import matrix टाइप करें।
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| 01:47
| फिर टाइप करें: '''m1 '''''is equal to''''' matrix ''''' ब्रैकेट में, स्क्वैर ब्रैकेट में '''''1''''' comma '''''2''''' comma '''''3''''' comma '''''4'''
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| 01:57
| अब m1 टाइप करें।
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| 02:00
| यह एक रॉ और चार कॉलम्स के साथ एक matrix बनाता है।
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| 02:05
| इसे m1.shape टाइप करके सत्यापित किया जा सकता है
यह (1, 4) आउटपुट देता है।
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| 02:15
| एक list को matrix में भी बदला जा सकता है,
जैसा दिखाया गया है। टाइप करें।
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| 02:23
|आप list l1 से वैल्यू के साथ matrix m2 देख सकते हैं।
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| 02:29
| Array को matrix में बदलने के लिए, numpy module में asmatrix पद्धति का उपयोग करें।
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| 02:36
| हम array बनाने के लिए '''arange ''' और '''reshape ''' पद्धति का उपयोग कर सकते हैं।
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| 02:42
| जैसा दिखाया गया है। टाइप करें।
arange, numpy में उपलब्ध पद्धति है।
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| 02:49
| यहाँ यह 1 और 9 के बीच समान रूप से स्थानिक वैल्यूज का array रिटर्न करता है।
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| 02:55
| reshape का उपयोग array के आकार को 2 रॉ और 4 कॉलम में बदलने के लिए किया जाता है।
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| 03:02
| asmatrix, numpy में उपलब्ध पद्धति है और यह matrix के रूप में इनपुट दर्शाता है।
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| 03:09
| वीडियो को रोकें।
इसे हल करने का प्रयास करें और वीडियो को फिर से शुरू करें।
|-
| 03:15
| एलिमेंट्स 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 के साथ 2 by 4 का एक दो आयामी(डायमेन्शनल) matrix m3 बनाएँ।
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| 03:25
| संकेत: '''arange() ''' और '''reshape() ''' पद्धति और ''' asmatrix() function.''' का उपयोग करें।
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| 03:31
| हल के लिए टर्मिनल पर वापस जाएँ।
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| 03:35
| टाइप करें: '''m3 '''''is equal to''''' asmatrix ''''' ब्रैकेट्स में '''''arange ''''' ब्रैकेट्स में '''''5 '''''comma '''''13 '''''dot '''''reshape ''''' ब्रैकेट्स में '''''2''''' comma '''''4'''
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| 03:48
| m3 टाइप करें, आप अपेक्षित आउटपुट देख सकते हैं।
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| 03:54
| फिर कुछ matrix operations देखते हैं।

टाइप करें, '''m3 '''''plus''''' m2'''

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| 04:02
| यह '''element''' by '''element''' एडिशन क्रियान्वित करता है, जो कि matrix एडिशन है।
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| 04:07
| ध्यान दें कि दोनों matrices एक ही आकार के होने चाहिए।
|-
| 04:12
| इसी प्रकार, टाइप करें '''m3''''' minus '''''m2'''
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| 04:17
| यह matrix सब्ट्रैक्शन क्रियान्वित करता है, जो कि '''element''' by '''element''' सब्ट्रैक्शन है।
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| 04:24
| ध्यान दें कि दोनों matrices एक ही आकार के होने चाहिए।
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| 04:28
| अब हम scalar का गुणा कर सकते हैं, अर्थात एक संख्या का matrix के साथ जैसे कि दिखाया गया है।
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| 04:36
| अब हम '''m2 dot shape.''' टाइप करके m2 का आकार जाँच कर सकते हैं।
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| 04:43
| हमें '''tuple (2, 4)''' मिलता है।
Matrix m2 2 by 4 आकार का है।
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| 04:49
| 4 by 2 क्रम का एक और matrix बनाते हैं।
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| 04:55
|टाइप करें: '''m4 '''''is equal to''''' asmatrix ''''' ब्रैकेट्स में '''''arange '''''ब्रैकेट्स में '''''1 '''''comma '''''9''''' dot '''''reshape '''''ब्रैकेट्स में '''''4''''' comma '''''2'''
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| 05:07
| अब आकार जाँचने के लिए, m4.shape टाइप करें।
हमें m4 के आकार के रूप में (4, 1) मिलता है
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| 05:16
| गुणन ''operator ''asterisk '' को matrix गुणन के लिए प्रयोग किया जाता है।
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| 05:22
| टाइप करें '''m2 '''''asterisk''''' m4'''

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| 05:27
| अब हम आउटपुट को '' m2 '' और '' m4 '' के गुणन के रूप में प्राप्त करते हैं।
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| 05:33
| अब देखते हैं, कि matrix के transpose का कैसे पता लगाएं।
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| 05:38
| m4 के कंटेंट को देखने के लिए, टाइप करें print ब्रैकेट में m4.
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| 05:46
| अब टाइप करें, print ब्रैकेट में m4 डॉट कैपिटल T
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| 05:53
| जैसा कि आपने देखा, '' 'm4' '' डॉट कैपिटल T matrix का transpose देगा।
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| 05:59
| हम numpy.linalg module में फंक्शन det() का उपयोग करके square matrix का determinant प्राप्त कर सकते हैं।
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| 06:09
| वीडियो को रोकें।
इसको हल करने का प्रयास करें और वीडियो को फिर से शुरू करें।
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| 06:15
| इस 3 by 3 '''matrix.''' के determinant का पता लगाएँ।
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| 06:20
| हल के लिए टर्मिनल पर जाएँ।
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| 06:23
| जैसा दिखाया गया है। टाइप करें।
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| 06:26
| m5 का determinant ''det ''' ब्रैकेट्स में '''m5''' कमांड द्वारा जारी करके पाया जा सकता है।
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| 06:35
|हमें आउटपुट के रूप में m5 का determinant मिलता है।
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| 06:39
| हम numpy.linalg में inv() फंक्शन का उपयोग करके square matrix का inverse प्राप्त कर सकते हैं।
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| 06:48
| matrix m5 के inverse का पता लगएँ।
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| 06:52
| जैसे कि दिखाया गया है, टाइप करें।
फिर inverse को देखने के लिए, im5 टाइप करें।
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| 07:02
| टाइप करें: '''from numpy import eye, allclose'''

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| 07:09
| फिर टाइप करें: '''allclose''''' ब्रैकेट्स में '''''im5 '''''asterisk''''' m5 '''''comma''''' asmatrix '''''ब्रैकेट्स में '''''eye '''''ब्रैकेट्स में '''''3'''
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| 07:22
| यह True रिटर्न करता है।
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| 07:25
| हम जानते हैं कि एक matrix का गुणा inverse के साथ identity matrix देता है।
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| 07:31
| Identity matrix '''eye() ''' फंक्शन का उपयोग करके बनाया जाता है। यह numpy module में मौजूद है।
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| 07:40
| यहाँ asmatrix ब्रैकेट्स में eye ब्रैकेट्स में '''''3''' . आकार 3 का identity matrix देता है।
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| 07:48
| allclose एक फंक्शन है, जो कि True रिटर्न करता है, यदि दो arrays element वाइज बराबर हैं।
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| 07:55
| इनके बारे में अधिक जानने के लिए, हम डॉक्यूमेंटेशन की जाँच करेंगे।
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| 08:00
| IPython console में फंक्शन नाम के बाद प्रश्न चिह्न टाइप करें।
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| 08:05
|टाइप करें eye प्रश्न चिह्न।
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| 08:11
|डॉक्यूमेंटेशन से बाहर जाने के लिए, q दबाएँ।
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| 08:15
| नए फंक्शन के डॉक्यूमेंटेशन को पढ़ना एक अच्छा अभ्यास है।
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| 08:22
| अब Eigen vectors और Eigen values पर चलते हैं।
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| 08:27
|square matrix A दिया गया है।
'''eig ''''' ब्रैकेट्स में''''' A ''''' स्क्वैर ब्रैकेट्स में''''' 0 ''' इसका eigenvalues देता है।
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| 08:37
| '''eig '''''ब्रैकेट्स में''''' A ''''' स्क्वैर ब्रैकेट्स में '''''1''' इसका eigenvector देता है।
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| 08:43
| ''eigvals ''' ब्रैकेट्स में '''''A ''' इसका eigenvalues देता है।
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| 08:49
| eig और eigvals फंक्शन्स numpy.linalg module में मौजूद हैं।
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| 08:58
| matrix m6 का eigenvalues और eigenvectors का पता लगाते हैं।
जैसे कि दिखाया गया है, टाइप करें।

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| 09:07
| अब वैल्यू देखने के लिए, टाइप करें eig ब्रैकेट्स में m6.
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| 09:14
| diag ब्रैकेट्स में, फिर से ब्रैकेट्स में '''''1 '''''comma''''' 2 '''''comma '''''3 '''
कहीं कहीं diagonal '' elements '' और '' 0 '' के रूप में 1,2,3 के साथ एक diagonal matrix बनाता है।
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| 09:26
|diag() फंक्शन numpy module में मौजूद है।
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| 09:31
| ध्यान दें, कि eig ब्रैकेट्स में m6 एक array और एक matrix का tuple रिटर्न करता है।
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| 09:38
| tuple में पहला element तीन eigen values का एक array है।
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| 09:43
| tuple में दूसरा element तीन eigen vectors का matrix है।
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| 09:48
| eigen values प्राप्त करने के लिए, टाइप करें: '''eig''''' underscore '''''value''''' is equal to''''' eig''''' ब्रैकेट्स में '''''m6 ''''' स्क्वैर ब्रैकेट्स में '''''0'''
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| 10:00
|फिर टाइप करें '''eig '''''underscore '''''value'''

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| 10:04
| जैसा कि आप देख सकते हैं, कि '''eig '''''underscore '''''value''' में eigenvalues शामिल है।
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| 10:09
| eigen vectors प्राप्त करने के लिए, टाइप करें: '''eig '''''underscore '''''vector '''''is equal to''''' eig''''' ब्रैकेट्स में '''''m6 '''''स्क्वैर ब्रैकेट्स में '''''1'''
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| 10:20
| फिर '''eig '''''underscore '''''vector''' टाइप करें।
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| 10:25
| '''eig '''''underscore '''''vector ''' में eigen vector शामिल है।
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| 10:29
| eigen values की गणना '''eigvals() ''' फंक्शन के उपयोग से भी की जा सकती है।
जैसा कि दिखाया गया है, टाइप करें।

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| 10:39
|फिर टाइप करें '''eig '''''underscore '''''value1'''

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| 10:44
| आप देख सकते हैं कि '''eig '''''underscore '''''value ''' और ''' eig '''''underscore '''''value1 ''' समान हैं।
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| 10:52
| इसी के साथ हम ट्यूटोरियल के अंत में आ गए हैं, संक्षेप में...
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| 10:58
| इस ट्यूटोरियल में हमने सीखा
arrays का उपयोग करके matrices बनाना
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| 11:03
| matrices को जोड़ना, घटाना और गुणा करना
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| 11:07
| matrix के scalar का गुणन
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| 11:11
| matrix के determinant का पता लगाने के लिए फंक्शन det() का उपयोग करना
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| 11:16
| फंक्शन inv() का उपयोग करके matrix के inverse का पता लगाना।
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| 11:21
| फंक्शन '''eig()''' और '''eigvals()''' का उपयोग करके matrix के '''eigen vectors''' और '''eigen values''' का पता लगाना।
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| 11:30
| यहाँ हल करने हेतु आपके लिए कुछ स्वतः निर्धारण वाले प्रश्न हैं।
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| 11:34
| पहला, A और B उचित आकार के दो matrix objects हैं। निम्न में से कौन सा matrix गुणन के लिए सही है?
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| 11:45
| दूसरा, eig ब्रैकेट्स में A स्क्वैर ब्रैकेट्स में 1 और eigvals ब्रैकेट्स में A समान हैं। सत्य या असत्य?
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| 11:56
| और उत्तर हैं:
पहला, A और B के बीच Matrix गुणन, A ''asterisk'' B द्वारा किया जाता है
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| 12:05
| दूसरा, असत्य । eig ब्रैकेट्स में A स्क्वैर ब्रैकेट्स में 0 और eigvals ब्रैकेट्स में Aसमान हैं। अर्थात दोनों '''matrix''' A का eigen values देंगे।
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| 12:19
| कृपया समय के साथ अपने प्रश्नों को फोरम में पोस्ट करें।
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| 12:23
| कृपया Python से संबंधित अपने सामान्य प्रश्नों को इस फोरम में पोस्ट करें।
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|12:28
| FOSSEE टीम TBC प्रोजेक्ट का समन्वय करती है।
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| 12:32
| स्पोकन ट्यूटोरियल प्रोजेक्ट NMEICT, MHRD, सरकार द्वारा वित्त पोषित है।
अधिक जानकारी के लिए, इस वेबसाइट पर जाएँ।
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| 12:42
| यह स्क्रिप्ट विकास द्वारा अनुवादित है,हमसे जुड़ने के लिए धन्यवाद।

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

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