NumPy Linear Algebra
📘 ম্যাট্রিক্স গুণ, ইনভার্স, আইগেনভ্যালু।
🌐 Matrix products, inverses and eigenvalues.
🔢
1
ধারণা · Concept
কী এবং কেন📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
ম্যাট্রিক্স গুণ, ইনভার্স, আইগেনভ্যালু।
ম্যাট্রিক্স গুণ, ইনভার্স, আইগেনভ্যালু।
🌐 English:
Matrix products, inverses and eigenvalues.
Matrix products, inverses and eigenvalues.
🗂 কোথায় পড়ে
২. ডেটা বিশ্লেষণ → নামপাই → NumPy Linear Algebra
🎯 এই শাখার লক্ষ্য
Vectorised array math, broadcasting, linear algebra
🧰 টুলস
NumPy
🪜
ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step
কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?
রিগ্রেশন, PCA, নিউরাল নেট—সবার পেছনে লিনিয়ার অ্যালজেব্রা।
- ধাপ 1ম্যাট্রিক্স গুণ A @ B, ডট np.dot
- ধাপ 2np.linalg.inv, det, norm
- ধাপ 3সমীকরণ সিস্টেম np.linalg.solve(A, b)
- ধাপ 4আইগেন np.linalg.eig, SVD np.linalg.svd, লিস্ট-স্কোয়ার np.linalg.lstsq
🧪 বাস্তব উদাহরণ
রিগ্রেশন সহগ: beta = np.linalg.lstsq(X, y, rcond=None)[0]।
⚠️ সাধারণ ভুল
* দিয়ে ম্যাট্রিক্স গুণ করা—এটি উপাদানভিত্তিক গুণ।
🔑 মূল শব্দ (Key terms)
matmulinversesolveeigsvdnorm
3
সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics
টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক5.1 ম্যাট্রিক্স গুণ5.1.1 A @ B
5.2 np.linalg5.2.1 inv5.2.2 det5.2.3 solve
5.3 eig ও svd5.3.1 আইগেন ও SVD
🎬
ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)
ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত📺 আরও খুঁজুন
💻
হাতে-কলমে · Try it (NumPy)
এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enterimport numpy as np
a=np.arange(12).reshape(3,4); print(a)
print("column means:",a.mean(axis=0)); print("a>5:",a[a>5])
print("broadcast +[10,20,30,40]:\n",a+np.array([10,20,30,40]))
rng=np.random.default_rng(42); print("random:",rng.normal(0,1,5).round(2))❓
সেল্ফ-চেক · Self check
1. “A @ B” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
2. “inv, det, solve” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
3. “আইগেন ও SVD” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
🔗
সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts
এই শাখার অন্যান্য অংশ
1. NumPy Arrays2. Array Indexing & Slicing3. Broadcasting4. Vectorization5. NumPy Linear Algebra6. Random Module