Legendre সিরিজের সর্বনিম্ন স্কোয়ার ফিট করার জন্য, Pythonnumpy-এ legendre.legfit() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি নিম্ন থেকে উচ্চ পর্যন্ত আদেশকৃত Legendre সহগ প্রদান করে। যদি y 2-D হয়, y এর k কলামে ডেটার সহগগুলি k কলামে থাকে৷
প্যারামিটার, x হল M নমুনা (ডেটা) বিন্দুর x-স্থানাঙ্ক (x[i], y[i])। প্যারামিটার, yare নমুনা পয়েন্টের y- স্থানাঙ্ক। একই এক্সকোঅর্ডিনেট শেয়ার করা নমুনা পয়েন্টের বেশ কয়েকটি সেট (স্বাধীনভাবে) পলিফিটের একটি কলের সাথে y একটি 2-ডি অ্যারে যা প্রতি কলামে একটি ডেটা সেট ধারণ করে পাস করার মাধ্যমে উপযুক্ত হতে পারে৷
প্যারামিটার, deg হল মানানসই বহুপদগুলির ডিগ্রি(গুলি)। যদি deg একটি একক পূর্ণসংখ্যা হয় তাহলে deg’th টার্ম পর্যন্ত এবং সহ সমস্ত পদ ফিট অন্তর্ভুক্ত করা হয়। প্যারামিটার, rcond হল ফিটের আপেক্ষিক শর্ত সংখ্যা। rcond থেকে ছোট একবচন মান, সবচেয়ে বড় একবচন মানের সাপেক্ষে, উপেক্ষা করা হবে। ডিফল্ট মান হল len(x)*eps, যেখানে eps হল প্ল্যাটফর্মের ফ্লোট টাইপের আপেক্ষিক নির্ভুলতা, বেশিরভাগ ক্ষেত্রে প্রায় 2e-16। পরামিতি, পূর্ণ হল সুইচ যা রিটার্ন মানের প্রকৃতি নির্ধারণ করে। যখন False (ডিফল্ট) শুধুমাত্র সহগগুলি ফেরত দেওয়া হয়; যখন সত্য, একবচন মানের পচন থেকে ডায়াগনস্টিক তথ্যও ফেরত দেওয়া হয়।
প্যারামিটার, w হল ওজন। যদি কোনটিই না হয়, ওজন w[i] x[i]-এ অপরিবর্তিত অবশিষ্ট y[i]- y_hat[i] এর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। আদর্শভাবে ওজনগুলি বেছে নেওয়া হয় যাতে পণ্যগুলির ত্রুটিগুলি w[i]*y[i] সকলের একই বৈচিত্র্য থাকে৷ বিপরীত-ভেরিয়েন্স ওয়েটিং ব্যবহার করার সময়, w[i] =1/sigma(y[i]) ব্যবহার করুন। ডিফল্ট মান কোনটি নয়৷
পদক্ষেপ
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -
numpy কে npf থেকে numpy হিসাবে আমদানি করুন. L হিসাবে বহুপদ আমদানি লেজেন্ডার
এক্স-অর্ডিনেট −
x =np.linspace(-1,1,51)
x-অর্ডিনেট −
প্রদর্শন করুনমুদ্রণ("X কো-অর্ডিনেট...\n", x) y-অর্ডিনেট −
y =x**3 - x + np.random.randn(len(x))print("\nY কো-অর্ডিনেট...\n",y) Legendre সিরিজের সর্বনিম্ন স্কোয়ার ফিট করার জন্য, Pythonnumpy-এ legendre.legfit() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি নিম্ন থেকে উচ্চ পর্যন্ত আদেশকৃত Legendre সহগ প্রদান করে। যদি y 2-D হয়, y এর k কলামে ডেটার সহগগুলি k কলামে থাকে −
c, পরিসংখ্যান =L.legfit(x,y,3,full=True)print("\nফলাফল...\n",c)মুদ্রণ("\nফলাফল...\n", পরিসংখ্যান) উদাহরণ
numpy-কে npf থেকে numpy.পলিনোমিয়াল ইমপোর্ট লেজেন্ডার হিসেবে L# হিসেবে আমদানি করুন x-coordinatex =np.linspace(-1,1,51)# x-coordinateprint প্রদর্শন করুন("X কো-অর্ডিনেট...\n", x)# y-সমন্বয় =x**3 - x + np.random.randn(len(x))প্রিন্ট("\nY কো-অর্ডিনেট...\n",y)# সর্বনিম্ন স্কোয়ার ফিট পেতে ডেটাতে Legendre সিরিজের, Python numpyc-এ legendre.legfit() পদ্ধতি ব্যবহার করুন, পরিসংখ্যান =L.legfit(x,y,3,full=True)print("\nResult...\n",c)print( "\nফলাফল...\n", পরিসংখ্যান) আউটপুট
X কো-অর্ডিনেট... [-1. -0.96 -0.92 -0.88 -0.84 -0.8 -0.76 -0.72 -0.68 -0.64 -0.6 -0.56 -0.52 -0.48 -0.44 -0.4 -0.36 -0.32 -0.28 -0.24 -0.24 -0.1001 -0.28 -0.24 -0.010 -0102 0.04 0.08 0.12 0.16 0.2.2.24.28 0.32 0.36 0.2.44 0.48 0.52 0.56 0.6.64.8 0.84 0.88 0.76 0.8 0.84 0.88 0.92 0.96 1.] Y এর সমন্বয় ... [-5.28795520e-02 -7.61252904e-02 7.35194215E-02 - 1.330725888E-01 -1.217856385E-02.75679385E-02 6.55168668E-01.42872448E + 00 8.42326214E-01.49667988E-01-2.6732869E-01-2.6732869E-01-2.85575928E-01-2014575928E-01 1.93333045E + 00.32492468E- 01 5.23576961e-01-1.91529521e + 00 -101434385E + 00 4.44787373E-01 3.81831261E-01 3.74128321E-01 1.20562789E + 000056270029E + 00 1.01091575E-01.94334713E-01 1.22342199E + 009.52055370e- 01 -7.29520012E-01 -2.42648820E-01-9.784345555E-02 1.27468237E-01 9.39489448E-01 1.08795136E + 00 2.9313197E-02 -6.133556E-02 -6.1335407E-01 1.93170835EC-01 -8.77958854E-01 -3.59868085e-01 4.31331759e-01 7.24929856e -01 -2.22736540E-01-1.29623093e + 00 4.13226024e-01 7.8215644E-01-1.56618537E-01 1.25043737E + 01.32386988E-01-2.75716271E-01.80669895E-02 -3.20225560e-01] ফলাফল। .. [0.29249467 -08.10521942 -01087847572 0.2010877] [অ্যারে ([39.35467561]), 4, অ্যারে ([1.0425003, 1.02126704, 0.97827074, 0.95561139]), 1.1324274851176597e-14]
