Python-3.4.3/C3/Basic-Matrix-Operations/Bengali
From Script | Spoken-Tutorial
Revision as of 17:44, 21 April 2020 by Kaushik Datta (Talk | contribs)
|
|
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। |