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। (ডিফল্ট:1)। 3য় প্যারামিটার, কিস একটি ইন্টিগ্রেশন কনস্ট্যান্ট(গুলি)। lbnd-এ প্রথম ইন্টিগ্রালের মান হল তালিকার প্রথম মান, lbnd-এ দ্বিতীয় অখণ্ডের মান হল দ্বিতীয় মান, ইত্যাদি। k ==[] (ডিফল্ট) হলে, সমস্ত ধ্রুবক শূন্যতে সেট করা হয়। m ==1 হলে তালিকার পরিবর্তে একটি একক স্কেলার দেওয়া যেতে পারে। 4র্থ প্যারামিটার, lbnd হল ইন্টিগ্রালের নিচের সীমা।
5ম প্যারামিটার, scl হল একটি স্কেলার। প্রতিটি ইন্টিগ্রেশন অনুসরণ করে ইন্টিগ্রেশন ধ্রুবক যোগ করার আগে ফলাফল scl দ্বারা গুণ করা হয়। (ডিফল্ট:1)। 6 তম প্যারামিটার, অক্ষ হল একটি অক্ষ যার উপরে ইন্টিগ্রালিস নেওয়া হয়েছে।
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 −
পানprint("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype) আকৃতি −
পানprint("\nShape of our Array object...\n",c.shape) একটি Hermite_e সিরিজ সংহত করতে, Python-
-এ hermite_e.hermeint() পদ্ধতি ব্যবহার করুনprint("\nResult...\n",H.hermeint(c, axis = 1)) 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 = 1)) 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... [[0.5 0. 0.5] [1.5 2. 1.5]]
