পাইথনে অক্ষ 0-এর উপরে একটি Hermit_e সিরিজ সংহত করুন

একটি Hermite_e সিরিজকে সংহত করতে, পাইথনে hermite_e.hermeint() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। 1ম প্যারামিটার, c হল Hermit_e সিরিজের সহগগুলির একটি অ্যারে। যদি c বহুমাত্রিক হয় তবে সংশ্লিষ্ট সূচক দ্বারা প্রদত্ত প্রতিটি অক্ষের ডিগ্রির সাথে বিভিন্ন অক্ষ বিভিন্ন ভেরিয়েবলের সাথে মিলে যায়।

2য় প্যারামিটার, m হল একীকরণের একটি ক্রম, অবশ্যই ধনাত্মক হতে হবে। 3য় প্যারামিটার, k হল একটি ইন্টিগ্রেশন ধ্রুবক(গুলি)। lbnd-এ প্রথম ইন্টিগ্রালের মান হল তালিকার প্রথম মান, lbnd-এ দ্বিতীয় ইন্টিগ্রালের মান হল দ্বিতীয় মান, ইত্যাদি। k ==[] (ডিফল্ট) হলে, সমস্ত ধ্রুবক টোজিরো সেট করা হয়। m ==1 হলে, তালিকার পরিবর্তে একটি একক স্কেলার দেওয়া যেতে পারে।

4র্থ প্যারামিটার, lbnd হল অখণ্ডের নিম্ন সীমা। (ডিফল্ট:0)। 5ম প্যারামিটার, scl হল ascalar। প্রতিটি ইন্টিগ্রেশনের পরে ইন্টিগ্রেশন ধ্রুবক যোগ করার আগে ফলাফলটিকে scl দ্বারা গুণ করা হয়। (ডিফল্ট:1)। 6 তম প্যারামিটার, অক্ষ হল একটি অক্ষ যার উপর অখণ্ডটি নেওয়া হয়।

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

সহগগুলির একটি বহুমাত্রিক বিন্যাস তৈরি করুন −

c = np.arange(4).reshape(2,2)

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

print("Our Array...\n",c)

মাত্রা পরীক্ষা করুন −

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

ডেটাটাইপ −

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

আকৃতি −

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

একটি Hermite_e সিরিজ সংহত করতে, Python-

print("\nResult...\n",H.hermeint(c, axis = 0))

উদাহরণ

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# Display the array
print("Our Array...\n",c)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

# To integrate a Hermite_e series, use the hermite_e.hermeint() method in Python
print("\nResult...\n",H.hermeint(c, axis = 0))

আউটপুট

Our Array...
   [[0 1]
   [2 3]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result...
   [[1. 1.5]
   [0. 1. ]
   [1. 1.5]]