ee.Array.eigen

यह फ़ंक्शन, A पंक्तियों और A कॉलम वाले स्क्वेयर 2D ऐरे के असली आइगनवेक्टर और आइगनवैल्यू का हिसाब लगाता है. यह फ़ंक्शन, A पंक्तियों और A+1 कॉलम वाली एक श्रेणी दिखाता है. इसमें हर पंक्ति के पहले कॉलम में आइगनवैल्यू और बाकी A कॉलम में उससे जुड़ा आइगनवेक्टर होता है. लाइनों को आइगनवैल्यू के हिसाब से, घटते क्रम में लगाया गया है.

 इस लागू करने के तरीके में, https://ejml.org से DecompositionFactory.eig() का इस्तेमाल किया गया है.

इस्तेमालरिटर्न
Array.eigen()Array
आर्ग्यूमेंटटाइपविवरण
यह: inputArrayस्क्वेयर, 2D ऐरे, जिससे आइगनवैल्यू डीकंपोज़िशन का हिसाब लगाना है.

उदाहरण

कोड एडिटर (JavaScript)

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());

Python सेटअप करना

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

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())