Solve Numpy

Numpy è una delle biblioteche avanzate di Python che viene utilizzata per risolvere più operazioni matematiche e scientifiche in quanto possiamo aggiungere, sottrarre, moltiplicare, dividere, potere, mod, ecc. Possiamo anche trovare il punto e il prodotto incrociato della matrice, espressione algebrica e manipolazione della forma, ecc.

introduzione

Trovare il valore della variabile ambigua "x" viene eseguito usando equazioni lineari. I sistemi di equazioni lineari possono essere risolti utilizzando i pacchetti numpy perché la libreria viene utilizzata per risolvere le operazioni numeriche. Queste librerie utilizzano il principio di vettorializzazione, che consente loro di eseguire rapidamente calcoli a matrice riducendo il numero di loop. Le equazioni lineari vengono utilizzate per trovare il valore della variabile sconosciuta "X". Impieghiamo il linalg.risolvere () funzione per risolvere le equazioni lineari. La funzione risolve () viene utilizzata per trovare il valore esatto di x di equazione ax = b dove a e b sono la matrice data.

Sintassi

Ecco lo stile di implementazione della funzione lineare algebric risolve (). Innanzitutto, scriveremo il nome della libreria che stiamo usando, che è numpy. Successivamente, scriveremo la parola chiave "Linalg" perché questa funzione è una funzione algebrica lineare della libreria Numpy. Quindi, chiamiamo la funzione Solve () per risolvere l'equazione lineare e passiamo i due parametri in essa.

Parametri

UN: è la matrice coefficiente di Numpy

B: è la matrice ordinata se numpy

Valore di ritorno

L'equazione ax = b restituisce la soluzione di questa equazione. Il tipo di equazione restituito AX = B è un array che ha le stesse dimensioni della matrice B. Genera l'errore di algebra lineare se il nostro array "A" è singolare.

Esempio 01:

Iniziamo a implementare la semplice equazione lineare su due matrici "A" e "B" e quindi eseguono la funzione Solve () su questa equazione. Per iniziare a implementare il codice, in primo luogo, dovremo aprire un compilatore che supporterà Python Language.

Innanzitutto, scrivi la parola chiave "importazione" che dirà al compilatore che stiamo cercando di importare la libreria. Quindi, scriviamo il nome della biblioteca "Numpy" e poi scriviamo l'alias del numpy che è "NP".

Usiamo un metodo print () che viene utilizzato per visualizzare qualsiasi cosa in Python. Qui abbiamo stampato il messaggio che stiamo per implementare Linalg.risolvere () funzione. Stampiamo questo messaggio solo in modo che l'utente/programmatore possa capire facilmente cosa stiamo implementando. Quindi, creiamo l'array bidimensionale "A" usando la funzione array (). Stampiamo la matrice "A" utilizzando il metodo Print (). Quindi, creiamo un altro array "b" usando la funzione array () di python-numpy e quindi stampiamo l'array "b" usando il metodo print (). Il metodo Print () è la funzione predefinita della lingua Python.

Dopo aver creato entrambi gli array A e B, dobbiamo implementare la funzione Solve () su questi array. Per chiamare la funzione, scriviamo il nome alternativo numpy "NP" perché stiamo usando la funzione numpy. Quindi, usiamo la concatenazione. La concatenazione viene utilizzata per combinare le funzioni. Quindi, scriviamo il "linalg", il che significa che stiamo combinando il modulo algebra lineare con la libreria numpy e risolviamo la funzione (). La funzione Solve () viene utilizzata per risolvere l'equazione lineare e quindi passiamo entrambi gli array "A" e "B" alla funzione Solve (). E poi stampiamo l'array "X".

Stampiamo l'ultima funzione di questo programma che è la funzione AllClose (). La funzione AllClose () viene utilizzata per verificare se entrambi gli array sono uguali all'elemento nella tolleranza o meno; Se è uguale, restituirà il vero. Come hai già osservato, abbiamo utilizzato il formato "\ n" più e più volte nel codice sopra perché vogliamo aggiungere la nuova riga in modo che l'output sembri presentabile e facile da capire per l'utente. Ora, vediamo cosa produce questo codice ora nella shell in basso:

Esempio 02:

Ora, abbiamo un altro esempio che stiamo per implementare utilizzando la funzione Solve (). Qui, abbiamo una variabile sconosciuta X e vogliamo ottenere il valore di questa variabile sconosciuta. Impieghiamo il linalg.risolvere () funzione per risolvere le equazioni lineari ax = b dove "a" e "b" sono la matrice nota.

Questa è la stessa implementazione del codice che abbiamo fatto nell'esempio sopra 1 L'unica differenza è che i valori delle matrici "A" e "B" vengono modificati. Ora, la matrice "A" è singolare, il che significa che non possiamo prendere l'inverso di "A" Matrix. Di conseguenza, il sistema non può essere risolto singolarmente. Quindi, abbiamo ancora due possibilità, cioè abbiamo il numero infinito di soluzioni di matrice "A" o non ci sono soluzioni della matrice "A".

Vediamo i risultati del codice che abbiamo implementato sopra per ottenere i valori per "x". Come vedi sotto nella shell, prima abbiamo creato la matrice "A" che è un array/matrice tridimensionale. Quindi, abbiamo creato un'altra matrice "B" che è un array midimensionale. Il compilatore produce l'avviso di errore una volta che abbiamo entrambe le matrici "A" e "B". L'errore è "Linalgerror" che mostra che la matrice "A" è una matrice singolare. Quando il sistema dell'equazione lineare non ha una soluzione, quella matrice "A" è la matrice consistente.

Conclusione

In questo articolo, abbiamo fatto una rapida revisione di Numpy che è il modulo di Python Language. Quindi, abbiamo imparato le basi delle equazioni lineari e il modo in cui implementiamo le equazioni lineari in Python e quale funzione abbiamo usato per ottenere il valore della variabile sconosciuta "x" di equazione ax = b. Abbiamo implementato più esempi di Linalg.Risolve () funzione con una spiegazione dettagliata di questi esempi in modo che l'utente possa comprendere facilmente e nessun punto di confusione.