হারমাইট_ই সিরিজ ইন্টিগ্রেট করতে, পাইথনে hermite_e.hermeint() মেথডটি ব্যবহার করুন। প্রথম প্যারামিটার c হলো হারমাইট_ই সিরিজ কোইফিশিয়েন্টের অ্যারে। যদি c মাল্টিডাইমেনশনাল হয়, তবে বিভিন্ন অক্ষ ভিন্ন ভেরিয়েবলে মিলে যাবে এবং প্রতিটি অক্ষের ডিগ্রি সংশ্লিষ্ট ইন্ডেক্স দিয়ে দেওয়া হবে।
দ্বিতীয় প্যারামিটার m হলো ইন্টিগ্রেশনের ক্রম, যা পজিটিভ হতে হবে (ডিফল্ট: 1)। তৃতীয় প্যারামিটার k হলো ইন্টিগ্রেশন কনস্ট্যান্ট(গুলি)। প্রথম ইন্টিগ্রেলের মান lbnd-এ তালিকার প্রথম মান, দ্বিতীয় ইন্টিগ্রেলের মান lbnd-এ তালিকার দ্বিতীয় মান, ইত্যাদি। যদি k == [] হয় (ডিফল্ট), তবে সব কনস্ট্যান্ট শূন্য সেট করা হয়। যদি m == 1 হয়, তবে একটি সিংল স্কেলার দেওয়া যায় তালিকার পরিবর্তে।
চতুর্থ প্যারামিটার lbnd হলো ইন্টিগ্রেলের নিম্ন সীমা (ডিফল্ট: 0)। পঞ্চম প্যারামিটার scl হলো একটি স্কেলার। প্রতিটি ইন্টিগ্রেশনের পর ফলাফল ইন্টিগ্রেশন কনস্ট্যান্ট যোগ করার আগে scl দিয়ে গুণ করা হয় (ডিফল্ট: 1)। ষষ্ঠ প্যারামিটার axis হলো ইন্টিগ্রেশন নেওয়ার অক্ষ (ডিফল্ট: 0)।
ধাপসমূহ
প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন —
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H
কোইফিশিয়েন্টের মাল্টিডাইমেনশনাল অ্যারে তৈরি করুন —
c = np.arange(4).reshape(2,2)
অ্যারে প্রদর্শন করুন —
print("Our Array...\n",c)ডাইমেনশন চেক করুন —
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)ডাটা টাইপ জানুন —
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)শেপ পান —
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)হারমাইট_ই সিরিজ ইন্টিগ্রেট করতে hermite_e.hermeint() মেথডটি ব্যবহার করুন —
print("\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]]
