Difference between revisions of "Python-3.4.3/C3/Basic-Matrix-Operations/Hindi"

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Latest revision as of 03:16, 14 June 2019

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

addition

00:19 subtraction और multiplication क्रियान्वित करना।
00:23 matrix के determinant
00:29 matrix का inverse

matrix की Eigen values और Eigen vectors का पता लगाने के लिए क्रियान्वित करना।

00:37 इस ट्यूटोरियल को रिकॉर्ड करने के लिए मैं उपयोग कर रही हूँ Ubuntu Linux 16.04
00:44 Python 3.4.3 और IPython 5.1.0
00:51 इस ट्यूटोरियल का अभ्यास करने के लिए, आपको
00:56 Lists
00:58 Arrays और accessing parts of arrays का बुनियादी ज्ञान होना चाहिए and और matrix operations का व्यवहारिक ज्ञान होना चाहिए।
01:06 यदि नहीं, तो इस वेबसाइट पर संबंधित Python ट्यूटोरियल देखें।
01:11 Python में, हम numpy matrix class का उपयोग करके matrix बनाते हैं।
01:16 Matrix operations को numpy operators और functions का उपयोग करके किया जा सकता है।
01:22 ipython शुरू करते हैं।
01:25 टर्मिनल खोलें।
01:27 ipython3 टाइप करें और एंटर दबाएँ।
01:31 यहाँ से, टर्मिनल पर प्रत्येक command टाइप करने के बाद एंटर की दबाएँ।
01:38 matrix m1 बनाते हैं।
01:41 from numpy import matrix टाइप करें।
01:47 फिर टाइप करें: m1 is equal to matrix ब्रैकेट में, स्क्वैर ब्रैकेट में 1 comma 2 comma 3 comma 4
01:57 अब m1 टाइप करें।
02:00 यह एक रॉ और चार कॉलम्स के साथ एक matrix बनाता है।
02:05 इसे m1.shape टाइप करके सत्यापित किया जा सकता है

यह (1, 4) आउटपुट देता है।

02:15 एक list को matrix में भी बदला जा सकता है,

जैसा दिखाया गया है। टाइप करें।

02:23 आप list l1 से वैल्यू के साथ matrix m2 देख सकते हैं।
02:29 Array को matrix में बदलने के लिए, numpy module में asmatrix पद्धति का उपयोग करें।
02:36 हम array बनाने के लिए arange और reshape पद्धति का उपयोग कर सकते हैं।
02:42 जैसा दिखाया गया है। टाइप करें।

arange, numpy में उपलब्ध पद्धति है।

02:49 यहाँ यह 1 और 9 के बीच समान रूप से स्थानिक वैल्यूज का array रिटर्न करता है।
02:55 reshape का उपयोग array के आकार को 2 रॉ और 4 कॉलम में बदलने के लिए किया जाता है।
03:02 asmatrix, numpy में उपलब्ध पद्धति है और यह matrix के रूप में इनपुट दर्शाता है।
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।
03:25 संकेत: arange() और reshape() पद्धति और asmatrix() function. का उपयोग करें।
03:31 हल के लिए टर्मिनल पर वापस जाएँ।
03:35 टाइप करें: m3 is equal to asmatrix ब्रैकेट्स में arange ब्रैकेट्स में 5 comma 13 dot reshape ब्रैकेट्स में 2 comma 4
03:48 m3 टाइप करें, आप अपेक्षित आउटपुट देख सकते हैं।
03:54 फिर कुछ matrix operations देखते हैं।

टाइप करें, m3 plus m2

04:02 यह element by element एडिशन क्रियान्वित करता है, जो कि matrix एडिशन है।
04:07 ध्यान दें कि दोनों matrices एक ही आकार के होने चाहिए।
04:12 इसी प्रकार, टाइप करें m3 minus m2
04:17 यह matrix सब्ट्रैक्शन क्रियान्वित करता है, जो कि element by element सब्ट्रैक्शन है।
04:24 ध्यान दें कि दोनों matrices एक ही आकार के होने चाहिए।
04:28 अब हम scalar का गुणा कर सकते हैं, अर्थात एक संख्या का matrix के साथ जैसे कि दिखाया गया है।
04:36 अब हम m2 dot shape. टाइप करके m2 का आकार जाँच कर सकते हैं।
04:43 हमें tuple (2, 4) मिलता है।

Matrix m2 2 by 4 आकार का है।

04:49 4 by 2 क्रम का एक और matrix बनाते हैं।
04:55 टाइप करें: m4 is equal to asmatrix ब्रैकेट्स में arange ब्रैकेट्स में 1 comma 9 dot reshape ब्रैकेट्स में 4 comma 2
05:07 अब आकार जाँचने के लिए, m4.shape टाइप करें।

हमें m4 के आकार के रूप में (4, 1) मिलता है

05:16 गुणन operator asterisk को matrix गुणन के लिए प्रयोग किया जाता है।
05:22 टाइप करें m2 asterisk m4
05:27 अब हम आउटपुट को m2 और m4 के गुणन के रूप में प्राप्त करते हैं।
05:33 अब देखते हैं, कि matrix के transpose का कैसे पता लगाएं।
05:38 m4 के कंटेंट को देखने के लिए, टाइप करें print ब्रैकेट में m4.
05:46 अब टाइप करें, print ब्रैकेट में m4 डॉट कैपिटल T
05:53 जैसा कि आपने देखा, 'm4' डॉट कैपिटल T matrix का transpose देगा।
05:59 हम numpy.linalg module में फंक्शन det() का उपयोग करके square matrix का determinant प्राप्त कर सकते हैं।
06:09 वीडियो को रोकें।

इसको हल करने का प्रयास करें और वीडियो को फिर से शुरू करें।

06:15 इस 3 by 3 matrix. के determinant का पता लगाएँ।
06:20 हल के लिए टर्मिनल पर जाएँ।
06:23 जैसा दिखाया गया है। टाइप करें।
06:26 m5 का determinant det ब्रैकेट्स में m5' कमांड द्वारा जारी करके पाया जा सकता है।
06:35 हमें आउटपुट के रूप में m5 का determinant मिलता है।
06:39 हम numpy.linalg में inv() फंक्शन का उपयोग करके square matrix का inverse प्राप्त कर सकते हैं।
06:48 matrix m5 के inverse का पता लगएँ।
06:52 जैसे कि दिखाया गया है, टाइप करें।

फिर inverse को देखने के लिए, im5 टाइप करें।

07:02 टाइप करें: from numpy import eye, allclose
07:09 फिर टाइप करें: allclose ब्रैकेट्स में im5 asterisk m5 comma asmatrix ब्रैकेट्स में eye ब्रैकेट्स में 3
07:22 यह True रिटर्न करता है।
07:25 हम जानते हैं कि एक matrix का गुणा inverse के साथ identity matrix देता है।
07:31 Identity matrix eye() फंक्शन का उपयोग करके बनाया जाता है। यह numpy module में मौजूद है।
07:40 यहाँ asmatrix ब्रैकेट्स में eye ब्रैकेट्स में 3 . आकार 3 का identity matrix देता है।
07:48 allclose एक फंक्शन है, जो कि True रिटर्न करता है, यदि दो arrays element वाइज बराबर हैं।
07:55 इनके बारे में अधिक जानने के लिए, हम डॉक्यूमेंटेशन की जाँच करेंगे।
08:00 IPython console में फंक्शन नाम के बाद प्रश्न चिह्न टाइप करें।
08:05 टाइप करें eye प्रश्न चिह्न।
08:11 डॉक्यूमेंटेशन से बाहर जाने के लिए, q दबाएँ।
08:15 नए फंक्शन के डॉक्यूमेंटेशन को पढ़ना एक अच्छा अभ्यास है।
08:22 अब Eigen vectors और Eigen values पर चलते हैं।
08:27 square matrix A दिया गया है।

eig ब्रैकेट्स में A स्क्वैर ब्रैकेट्स में 0 इसका eigenvalues देता है।

08:37 eig ब्रैकेट्स में A स्क्वैर ब्रैकेट्स में 1 इसका eigenvector देता है।
08:43 eigvals ब्रैकेट्स में A इसका eigenvalues देता है।
08:49 eig और eigvals फंक्शन्स numpy.linalg module में मौजूद हैं।
08:58 matrix m6 का eigenvalues और eigenvectors का पता लगाते हैं।

जैसे कि दिखाया गया है, टाइप करें।

09:07 अब वैल्यू देखने के लिए, टाइप करें eig ब्रैकेट्स में m6.
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।

09:26 diag() फंक्शन numpy module में मौजूद है।
09:31 ध्यान दें, कि eig ब्रैकेट्स में m6 एक array और एक matrix का tuple रिटर्न करता है।
09:38 tuple में पहला element तीन eigen values का एक array है।
09:43 tuple में दूसरा element तीन eigen vectors का matrix है।
09:48 eigen values प्राप्त करने के लिए, टाइप करें: eig underscore value is equal to eig ब्रैकेट्स में m6 स्क्वैर ब्रैकेट्स में 0
10:00 फिर टाइप करें eig underscore value
10:04 जैसा कि आप देख सकते हैं, कि eig underscore value में eigenvalues शामिल है।
10:09 eigen vectors प्राप्त करने के लिए, टाइप करें: eig underscore vector is equal to eig ब्रैकेट्स में m6 स्क्वैर ब्रैकेट्स में 1
10:20 फिर eig underscore vector टाइप करें।
10:25 eig underscore vector में eigen vector शामिल है।
10:29 eigen values की गणना eigvals() फंक्शन के उपयोग से भी की जा सकती है।

जैसा कि दिखाया गया है, टाइप करें।

10:39 फिर टाइप करें eig underscore value1
10:44 आप देख सकते हैं कि eig underscore value और eig underscore value1 समान हैं।
10:52 इसी के साथ हम ट्यूटोरियल के अंत में आ गए हैं, संक्षेप में...
10:58 इस ट्यूटोरियल में हमने सीखा

arrays का उपयोग करके matrices बनाना

11:03 matrices को जोड़ना, घटाना और गुणा करना
11:07 matrix के scalar का गुणन
11:11 matrix के determinant का पता लगाने के लिए फंक्शन det() का उपयोग करना
11:16 फंक्शन inv() का उपयोग करके matrix के inverse का पता लगाना।
11:21 फंक्शन eig() और eigvals() का उपयोग करके matrix के eigen vectors और eigen values का पता लगाना।
11:30 यहाँ हल करने हेतु आपके लिए कुछ स्वतः निर्धारण वाले प्रश्न हैं।
11:34 पहला, A और B उचित आकार के दो matrix objects हैं। निम्न में से कौन सा matrix गुणन के लिए सही है?
11:45 दूसरा, eig ब्रैकेट्स में A स्क्वैर ब्रैकेट्स में 1 और eigvals ब्रैकेट्स में A समान हैं। सत्य या असत्य?
11:56 और उत्तर हैं:

पहला, A और B के बीच Matrix गुणन, A asterisk B द्वारा किया जाता है

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।
12:19 कृपया समय के साथ अपने प्रश्नों को फोरम में पोस्ट करें।
12:23 कृपया Python से संबंधित अपने सामान्य प्रश्नों को इस फोरम में पोस्ट करें।
12:28 FOSSEE टीम TBC प्रोजेक्ट का समन्वय करती है।
12:32 स्पोकन ट्यूटोरियल प्रोजेक्ट NMEICT, MHRD, सरकार द्वारा वित्त पोषित है।

अधिक जानकारी के लिए, इस वेबसाइट पर जाएँ।

12:42 यह स्क्रिप्ट विकास द्वारा अनुवादित है,हमसे जुड़ने के लिए धन्यवाद।


Contributors and Content Editors

Sakinashaikh