Eleve una array cuadrada a la potencia n en Álgebra Lineal usando NumPy en Python

En este artículo, discutiremos cómo elevar una array cuadrada a la potencia n en el Álgebra Lineal en Python.

El método numpy.linalg.matrix_power() se usa para elevar una array cuadrada a la potencia n. Tomará dos parámetros, el primer parámetro es una array de entrada que se crea utilizando una array NumPy y el segundo parámetro es el exponente n, que se refiere a la potencia que puede ser cero o enteros distintos de cero.

Sintaxis : numpy.linalg.matrix_power(input_numpy_matrix,n)

Parámetros:

• input_numpy_matrix es la array.
• n se refiere al valor entero que eleva la array.

Retorno : Devolverá array que está elevada a la potencia n

Ejemplo 1

En este ejemplo, estamos creando una array 2D (array) con 2 filas y 2 columnas y devolviendo la array elevada a 0 potencia, la array elevada a 4 potencia y la array elevada a 5 potencia.

# import numpy and matrix_power
import numpy
from numpy.linalg import matrix_power
  
# Create a 2D array
input_array = numpy.array([[3, 4], [4, 5]])
  
# Display  array
print(input_array)
  
# Using  numpy.linalg.matrix_power() to 
# return raise 0 th power of matrix
print(matrix_power(input_array, 0))
  
print()
  
# Using  numpy.linalg.matrix_power() to 
# return raise 4 th power of matrix
print(matrix_power(input_array, 4))
  
print()
  
# Using  numpy.linalg.matrix_power() to
# return raise 5 th power of matrix
print(matrix_power(input_array, 5))

Producción:

[[3 4]
 [4 5]]
[[1 0]
 [0 1]]

[[1649 2112]
 [2112 2705]]

[[13395 17156]
 [17156 21973]]

Ejemplo 2

En este ejemplo, estamos creando una array 2D (array) con 4 filas y 4 columnas y devolviendo la array elevada a 0 potencia, la array elevada a 4 potencia y la array elevada a 5 potencia.

# import numpy and matrix_power
import numpy
from numpy.linalg import matrix_power
  
# Create a 2D array
input_array = numpy.array(
    [[3, 4, 3, 4], [4, 5, 2, 2], [1, 1, 0, -2], 
     [-4, 5, 4, -1]])
  
# Display  array
print(input_array)
  
# Using  numpy.linalg.matrix_power() to 
# return raise 0 th power of matrix
print(matrix_power(input_array, 0))
  
print()
  
# Using  numpy.linalg.matrix_power() to
# return raise 4 th power of matrix
print(matrix_power(input_array, 4))
  
print()
  
# Using  numpy.linalg.matrix_power() to
# return raise 5 th power of matrix
print(matrix_power(input_array, 5))

Producción:

[[ 3  4  3  4]
 [ 4  5  2  2]
 [ 1  1  0 -2]
 [-4  5  4 -1]]
[[1 0 0 0]
 [0 1 0 0]
 [0 0 1 0]
 [0 0 0 1]]

[[2229 3622 1887 1354]
 [2460 4369 2238 1300]
 [ 237  839  426    2]
 [ 102 1206  864  441]]

[[17646 35683 19347 11032]
 [21894 40423 21318 12802]
 [ 4485  5579  2397  1772]
 [ 4230  9507  4482   651]]