ঘোষণা :
15 এপ্রিল, 2025 এর আগে আর্থ ইঞ্জিন ব্যবহার করার জন্য নিবন্ধিত সমস্ত অবাণিজ্যিক প্রকল্পগুলিকে অবশ্যই আর্থ ইঞ্জিন অ্যাক্সেস বজায় রাখার জন্য
অ-বাণিজ্যিক যোগ্যতা যাচাই করতে হবে।
ee.Array.eigen
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
A সারি এবং A কলামের একটি বর্গাকার 2D অ্যারের প্রকৃত ইজেনভেক্টর এবং ইজেনভ্যালু গণনা করে। A সারি এবং A+1 কলাম সহ একটি অ্যারে প্রদান করে, যেখানে প্রতিটি সারিতে প্রথম কলামে একটি eigenvalue থাকে এবং অবশিষ্ট A কলামে সংশ্লিষ্ট eigenvector থাকে। সারি eigenvalue দ্বারা সাজানো হয়, নিচের ক্রমে।
এই বাস্তবায়ন https://ejml.org থেকে DecompositionFactory.eig() ব্যবহার করে।
ব্যবহার | রিটার্নস | Array. eigen () | অ্যারে |
যুক্তি | টাইপ | বিস্তারিত | এই: input | অ্যারে | একটি বর্গক্ষেত্র, 2D অ্যারে যেখান থেকে eigenvalue পচন গণনা করা যায়। |
উদাহরণ
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
print(ee.Array([[0, 0], [0, 0]]).eigen()); // [[0,0,1],[0,1,0]]
print(ee.Array([[1, 0], [0, 0]]).eigen()); // [[1,1,0],[0,0,1]]
print(ee.Array([[0, 1], [0, 0]]).eigen()); // [[0,0,1],[0,1,0]]
print(ee.Array([[0, 0], [1, 0]]).eigen()); // [[0,-1,0],[0,0,-1]]
print(ee.Array([[0, 0], [0, 1]]).eigen()); // [[1,0,1],[0,1,0]]
print(ee.Array([[1, 1], [0, 0]]).eigen()); // [[1,1,0],[0,-1/√2,1/√2]]
print(ee.Array([[0, 0], [1, 1]]).eigen()); // [[1,0,-1],[0,-1/√2,1/√2]]]
print(ee.Array([[1, 0], [1, 0]]).eigen()); // [[1,1/√2,1/√2],[0,0,1]]
print(ee.Array([[1, 0], [0, 1]]).eigen()); // [[1,1,0],[1,0,1]]
print(ee.Array([[0, 1], [1, 0]]).eigen()); // [[1,1/√2,1/√2],[-1,1/√2,-1/√2]]
print(ee.Array([[0, 1], [0, 1]]).eigen()); // [[1,1/√2,1/√2],[0,1,0]]
print(ee.Array([[1, 1], [1, 0]]).eigen()); // [[1.62,0.85,0.53],[-0.62,0.53]]
print(ee.Array([[1, 1], [0, 1]]).eigen()); // [[1,0,1],[1,1,0]]
print(ee.Array([[1, 0], [1, 1]]).eigen()); // [[1,-1,0],[1,0,-1]]
// [[1.62,-0.53,-0.85],[-0.62,-0.85,0.53]]
print(ee.Array([[0, 1], [1, 1]]).eigen());
print(ee.Array([[1, 1], [1, 1]]).eigen()); // [[2,1/√2,1/√2],[0,1/√2,-1/√2]]
var matrix = ee.Array([
[1, 0, 0],
[0, 1, 0],
[0, 0, 1]]);
print(matrix.eigen()); // [[1,1,0,0],[1,0,1,0],[1,0,0,1]]
var matrix = ee.Array([
[2, 0, 0],
[0, 3, 0],
[0, 0, 4]]);
print(matrix.eigen()); // [[4,0,0,1],[3,0,1,0],[2,1,0,0]]
matrix = ee.Array([
[1, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]]);
print(matrix.eigen()); // [[1,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]]
matrix = ee.Array([
[1, 1, 1],
[1, 1, 1],
[1, 1, 1]]);
// [[3,-0.58,-0.58,-0.58],[0,0,-1/√2,1/√2],[0,-0.82,0.41,0.41]]
print(matrix.eigen());
পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap
ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (পাইথন)
display(ee.Array([[0, 0], [0, 0]]).eigen()) # [[0, 0, 1], [0, 1, 0]]
display(ee.Array([[1, 0], [0, 0]]).eigen()) # [[1, 1, 0], [0,0,1]]
display(ee.Array([[0, 1], [0, 0]]).eigen()) # [[0, 0, 1], [0, 1, 0]]
display(ee.Array([[0, 0], [1, 0]]).eigen()) # [[0, -1, 0], [0, 0, -1]]
display(ee.Array([[0, 0], [0, 1]]).eigen()) # [[1, 0, 1], [0, 1, 0]]
# [[1, 1, 0], [0, -1/√2, 1/√2]]
display(ee.Array([[1, 1], [0, 0]]).eigen())
# [[1, 0, -1], [0, -1/√2, 1/√2]]]
display(ee.Array([[0, 0], [1, 1]]).eigen())
# [[1, 1/√2, 1/√2], [0, 0, 1]]
display(ee.Array([[1, 0], [1, 0]]).eigen())
display(ee.Array([[1, 0], [0, 1]]).eigen()) # [[1, 1, 0], [1, 0, 1]]
# [[1, 1/√2, 1/√2], [-1, 1/√2, -1/√2]]
display(ee.Array([[0, 1], [1, 0]]).eigen())
# [[1, 1/√2, 1/√2], [0, 1, 0]]
display(ee.Array([[0, 1], [0, 1]]).eigen())
# [[1.62, 0.85, 0.53], [-0.62, 0.53]]
display(ee.Array([[1, 1], [1, 0]]).eigen())
display(ee.Array([[1, 1], [0, 1]]).eigen()) # [[1, 0, 1], [1, 1, 0]]
display(ee.Array([[1, 0], [1, 1]]).eigen()) # [[1, -1, 0], [1, 0, -1]]
# [[1.62, -0.53, -0.85], [-0.62, -0.85, 0.53]]
display(ee.Array([[0, 1], [1, 1]]).eigen())
# [[2, 1/√2, 1/√2], [0, 1/√2, -1/√2]]
display(ee.Array([[1, 1], [1, 1]]).eigen())
matrix = ee.Array([
[1, 0, 0],
[0, 1, 0],
[0, 0, 1]])
display(matrix.eigen()) # [[1, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 1]]
matrix = ee.Array([
[2, 0, 0],
[0, 3, 0],
[0, 0, 4]])
display(matrix.eigen()) # [[4, 0, 0, 1], [3, 0, 1, 0], [2, 1, 0, 0]]
matrix = ee.Array([
[1, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])
display(matrix.eigen()) # [[1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]]
matrix = ee.Array([
[1, 1, 1],
[1, 1, 1],
[1, 1, 1]])
# [[3, -0.58, -0.58, -0.58], [0, 0, -1/√2, 1/√2], [0, -0.82, 0.41, 0.41]]
display(matrix.eigen())
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eComputes the real eigenvectors and eigenvalues of a 2D square array.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eReturns an array where each row represents an eigenvalue and its corresponding eigenvector.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEigenvalues are sorted in descending order within the output array.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUtilizes the \u003ccode\u003eDecompositionFactory.eig()\u003c/code\u003e method from the EJML library for computation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAccepts a single argument: the input 2D square array.\u003c/p\u003e\n"]]],["The `eigen()` function computes the eigenvalues and eigenvectors of a square 2D array. It takes a square 2D array as input and returns a new array where each row represents an eigenvalue and its corresponding eigenvector. The first column of each row contains the eigenvalue, and the remaining columns contain the eigenvector components. The rows are sorted in descending order by eigenvalue. It uses `DecompositionFactory.eig()` for its core calculations.\n"],null,["# ee.Array.eigen\n\nComputes the real eigenvectors and eigenvalues of a square 2D array of A rows and A columns. Returns an array with A rows and A+1 columns, where each row contains an eigenvalue in the first column, and the corresponding eigenvector in the remaining A columns. The rows are sorted by eigenvalue, in descending order.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis implementation uses DecompositionFactory.eig() from https://ejml.org.\n\n| Usage | Returns |\n|-----------------|---------|\n| Array.eigen`()` | Array |\n\n| Argument | Type | Details |\n|---------------|-------|------------------------------------------------------------------------|\n| this: `input` | Array | A square, 2D array from which to compute the eigenvalue decomposition. |\n\nExamples\n--------\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nprint(ee.Array([[0, 0], [0, 0]]).eigen()); // [[0,0,1],[0,1,0]]\n\nprint(ee.Array([[1, 0], [0, 0]]).eigen()); // [[1,1,0],[0,0,1]]\nprint(ee.Array([[0, 1], [0, 0]]).eigen()); // [[0,0,1],[0,1,0]]\nprint(ee.Array([[0, 0], [1, 0]]).eigen()); // [[0,-1,0],[0,0,-1]]\nprint(ee.Array([[0, 0], [0, 1]]).eigen()); // [[1,0,1],[0,1,0]]\n\nprint(ee.Array([[1, 1], [0, 0]]).eigen()); // [[1,1,0],[0,-1/√2,1/√2]]\nprint(ee.Array([[0, 0], [1, 1]]).eigen()); // [[1,0,-1],[0,-1/√2,1/√2]]]\n\nprint(ee.Array([[1, 0], [1, 0]]).eigen()); // [[1,1/√2,1/√2],[0,0,1]]\nprint(ee.Array([[1, 0], [0, 1]]).eigen()); // [[1,1,0],[1,0,1]]\nprint(ee.Array([[0, 1], [1, 0]]).eigen()); // [[1,1/√2,1/√2],[-1,1/√2,-1/√2]]\nprint(ee.Array([[0, 1], [0, 1]]).eigen()); // [[1,1/√2,1/√2],[0,1,0]]\n\nprint(ee.Array([[1, 1], [1, 0]]).eigen()); // [[1.62,0.85,0.53],[-0.62,0.53]]\nprint(ee.Array([[1, 1], [0, 1]]).eigen()); // [[1,0,1],[1,1,0]]\nprint(ee.Array([[1, 0], [1, 1]]).eigen()); // [[1,-1,0],[1,0,-1]]\n// [[1.62,-0.53,-0.85],[-0.62,-0.85,0.53]]\nprint(ee.Array([[0, 1], [1, 1]]).eigen());\n\nprint(ee.Array([[1, 1], [1, 1]]).eigen()); // [[2,1/√2,1/√2],[0,1/√2,-1/√2]]\n\nvar matrix = ee.Array([\n [1, 0, 0],\n [0, 1, 0],\n [0, 0, 1]]);\nprint(matrix.eigen()); // [[1,1,0,0],[1,0,1,0],[1,0,0,1]]\n\nvar matrix = ee.Array([\n [2, 0, 0],\n [0, 3, 0],\n [0, 0, 4]]);\nprint(matrix.eigen()); // [[4,0,0,1],[3,0,1,0],[2,1,0,0]]\n\nmatrix = ee.Array([\n [1, 0, 0],\n [0, 0, 0],\n [0, 0, 0]]);\nprint(matrix.eigen()); // [[1,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]]\n\nmatrix = ee.Array([\n [1, 1, 1],\n [1, 1, 1],\n [1, 1, 1]]);\n// [[3,-0.58,-0.58,-0.58],[0,0,-1/√2,1/√2],[0,-0.82,0.41,0.41]]\nprint(matrix.eigen());\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\ndisplay(ee.Array([[0, 0], [0, 0]]).eigen()) # [[0, 0, 1], [0, 1, 0]]\n\ndisplay(ee.Array([[1, 0], [0, 0]]).eigen()) # [[1, 1, 0], [0,0,1]]\ndisplay(ee.Array([[0, 1], [0, 0]]).eigen()) # [[0, 0, 1], [0, 1, 0]]\ndisplay(ee.Array([[0, 0], [1, 0]]).eigen()) # [[0, -1, 0], [0, 0, -1]]\ndisplay(ee.Array([[0, 0], [0, 1]]).eigen()) # [[1, 0, 1], [0, 1, 0]]\n\n# [[1, 1, 0], [0, -1/√2, 1/√2]]\ndisplay(ee.Array([[1, 1], [0, 0]]).eigen())\n\n# [[1, 0, -1], [0, -1/√2, 1/√2]]]\ndisplay(ee.Array([[0, 0], [1, 1]]).eigen())\n\n# [[1, 1/√2, 1/√2], [0, 0, 1]]\ndisplay(ee.Array([[1, 0], [1, 0]]).eigen())\ndisplay(ee.Array([[1, 0], [0, 1]]).eigen()) # [[1, 1, 0], [1, 0, 1]]\n\n# [[1, 1/√2, 1/√2], [-1, 1/√2, -1/√2]]\ndisplay(ee.Array([[0, 1], [1, 0]]).eigen())\n\n# [[1, 1/√2, 1/√2], [0, 1, 0]]\ndisplay(ee.Array([[0, 1], [0, 1]]).eigen())\n\n# [[1.62, 0.85, 0.53], [-0.62, 0.53]]\ndisplay(ee.Array([[1, 1], [1, 0]]).eigen())\ndisplay(ee.Array([[1, 1], [0, 1]]).eigen()) # [[1, 0, 1], [1, 1, 0]]\ndisplay(ee.Array([[1, 0], [1, 1]]).eigen()) # [[1, -1, 0], [1, 0, -1]]\n\n# [[1.62, -0.53, -0.85], [-0.62, -0.85, 0.53]]\ndisplay(ee.Array([[0, 1], [1, 1]]).eigen())\n\n# [[2, 1/√2, 1/√2], [0, 1/√2, -1/√2]]\ndisplay(ee.Array([[1, 1], [1, 1]]).eigen())\n\nmatrix = ee.Array([\n [1, 0, 0],\n [0, 1, 0],\n [0, 0, 1]])\ndisplay(matrix.eigen()) # [[1, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 1]]\n\nmatrix = ee.Array([\n [2, 0, 0],\n [0, 3, 0],\n [0, 0, 4]])\ndisplay(matrix.eigen()) # [[4, 0, 0, 1], [3, 0, 1, 0], [2, 1, 0, 0]]\n\nmatrix = ee.Array([\n [1, 0, 0],\n [0, 0, 0],\n [0, 0, 0]])\ndisplay(matrix.eigen()) # [[1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]]\n\nmatrix = ee.Array([\n [1, 1, 1],\n [1, 1, 1],\n [1, 1, 1]])\n# [[3, -0.58, -0.58, -0.58], [0, 0, -1/√2, 1/√2], [0, -0.82, 0.41, 0.41]]\ndisplay(matrix.eigen())\n```"]]