পাইথনে Hermit_e বহুপদীর একটি Vandermonde ম্যাট্রিক্স তৈরি করুন

Hermite_e বহুপদীর একটি Vandermonde ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে, Python Numpy-এ hermite_e.hermevander() ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি সিউডো-ভ্যান্ডেরমন্ড ম্যাট্রিক্স প্রদান করে। রিটার্নডম্যাট্রিক্সের আকৃতি হল x.shape + (deg + 1,), যেখানে শেষ সূচকটি সংশ্লিষ্ট Hermit_epolynomial এর ডিগ্রী। dtype রূপান্তরিত x এর মতই হবে।

প্যারামিটার, x পয়েন্টের একটি অ্যারে প্রদান করে। কোন উপাদান জটিল কিনা তার উপর নির্ভর করে dtype float64 বা complex128-এ রূপান্তরিত হয়। যদি x স্কেলার হয় তবে এটি একটি 1-D অ্যারেতে রূপান্তরিত হয়৷ প্যারামিটার, deg হল ফলাফলের ম্যাট্রিক্সের ডিগ্রি৷

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -

numpy-কে npfrom numpy হিসাবে আমদানি করুন. বহুপদীয় আমদানি hermit_e H হিসাবে

একটি অ্যারে তৈরি করুন -

x =np.array([0, 1, -1, 2])

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

মুদ্রণ("আমাদের অ্যারে...\n",c)

মাত্রা পরীক্ষা করুন −

মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n",c.ndim)

ডেটাটাইপ −

মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...\n",c.dtype)

আকৃতি −

মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...\n", c.shape)

Hermite_e বহুপদীর একটি Vandermonde ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে, Python Numpy-

প্রিন্ট("\nফলাফল...\n", H.hermevander(x, 2))

উদাহরণ

আউটপুট

আমাদের অ্যারে... [ 0 1 -1 2]আমাদের অ্যারের মাত্রা...1 আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...int64আমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...(4,)ফলাফল... [[ 1. 0. -1।] [ 1. 1. 0।] [ 1. -1। 0।] [ 1. 2. 3।]]