পাইথনে হারমাইট_ই সিরিজ সহগগুলির একটি 1-ডি অ্যারের স্কেল করা সহচর ম্যাট্রিক্স ফেরত দিন

বহুপদ সহগগুলির একটি 1-D অ্যারের স্কেল করা সহচর ম্যাট্রিক্স ফেরাতে, পাইথন নম্পিতে thehermite_e.hermecompanion() পদ্ধতিটি ফেরত দিন। ভিত্তি বহুপদী স্কেল করা হয় যাতে সঙ্গী ম্যাট্রিক্স প্রতিসম হয় যখন c একটি Hermit_e ভিত্তি বহুপদী হয়। এটি আনস্কেল করা কেসের চেয়ে ভাল আইজেনমূল্য অনুমান সরবরাহ করে এবং বহুপদে ভিত্তি করে eigenvalueগুলি বাস্তব হওয়ার গ্যারান্টি দেওয়া হয় যদি numpy.linalg.eigvalsh ব্যবহার করা হয়।

পদ্ধতিটি মাত্রার (ডিগ্রি, ডিগ) স্কেল করা সহচর ম্যাট্রিক্স প্রদান করে। প্যারামিটার, c হল হার্মাইট সিরিজের সহগগুলির একটি 1-D অ্যারে যা নিম্ন থেকে উচ্চ ডিগ্রী পর্যন্ত অর্ডার করা হয়েছে।

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -

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

সহগগুলির একটি 1D অ্যারে তৈরি করুন −

c =np.array([1, 2, 3])

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)

বহুপদ সহগগুলির একটি 1-D অ্যারের স্কেল করা সহচর ম্যাট্রিক্স ফেরত দিতে, পাইথনে thehermite_e.hermecompanion() পদ্ধতিটি ফেরত দিন −

প্রিন্ট("\nফলাফল...\n", H.hermecompanion(c))

উদাহরণ

আউটপুট

আমাদের অ্যারে... [1 2 3]আমাদের অ্যারের মাত্রা...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের 1ডেটাটাইপ...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের int64শেপ...(3,)ফলাফল... [[ 0. 0.66666667] [ 1. -0.66666667]]