কম্পিউটার টিউটোরিয়াল

পাইথনে নির্দিষ্ট অক্ষ দিয়ে মাল্টিডাইমেনশনাল কোএফিশিয়েন্টসহ Legendre সিরিজ ডিফারেনশিয়েট করা

Legendre সিরিজ ডিফারেনশিয়েট করতে, পাইথনে polynomial.laguerre.legder() মেথড ব্যবহার করুন। এটি axis-এর দিক থেকে m বার ডিফারেনশিয়েট করা Legendre সিরিজ কোএফিশিয়েন্ট c রিটার্ন করে। প্রতিটি ইটারেশনে রেজাল্ট scl-দিয়ে গুণ করা হয়। ১ম প্যারামিটার, c হল Legendre সিরিজ কোএফিশিয়েন্টের একটি অ্যারে। যদি c মাল্টিডাইমেনশনাল হয়, তবে বিভিন্ন অক্ষ বিভিন্ন ভেরিয়েবলকে রিপ্রেজেন্ট করে যার ডিগ্রি প্রতিটি অক্ষে সংশ্লিষ্ট ইনডেক্স দ্বারা দেওয়া হয়।

২য় প্যারামিটার, m হল ডেরিভেটিভের সংখ্যা, নন-নেগেটিভ হতে হবে। (ডিফল্ট: ১)। ৩য় প্যারামিটার, scl হল একটি স্কেলার। প্রতিটি ডিফারেনশিয়েশনের সাথে scl গুণ করা হয়। চূড়ান্ত ফলাফল scl**m দিয়ে গুণ। এটি লিনিয়ার চেঞ্জ অফ ভেরিয়েবলের জন্য ব্যবহার হয়। (ডিফল্ট: ১)। ৪র্থ প্যারামিটার, axis হল वह অক্ষ যার ওপর ডেরিভেটিভ নেওয়া হয়। (ডিফল্ট: ০)।

ধাপসমূহ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইমপোর্ট করুন:

import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L

কোএফিশিয়েন্টের একটি মাল্টিডাইমেনশনাল অ্যারে তৈরি করুন:

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

অ্যারে ডিসপ্লে করুন:

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

ডাইমেনশন চেক করুন:

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

ডেটাটাইপ পান:

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

শেপ পান:

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

Legendre সিরিজ ডিফারেনশিয়েট করতে, পাইথনে polynomial.laguerre.legder() মেথড ব্যবহার করুন:

print("\nResult...\n", L.legder(c, axis = 1))

উদাহরণ

import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L
# 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 differentiate a Legendre series, use the polynomial.laguerre.legder() method in Python
print("\nResult...\n", L.legder(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...   [[1.]
 [3.]]
  1. পাইথনে নির্দিষ্ট অক্ষ অনুযায়ী বহুমাত্রিক সহগ সহ Hermite_e সিরিজের অবকলন

  2. পাইথনে বহুমাত্রিক সহগ সহ Hermite_e সিরিজের অবকলন

  3. পাইথনে অক্ষ ১ অনুযায়ী বহুমাত্রিক সহগ সহ পলিনোমিয়াল অবকলন

  4. পাইথনে নির্দিষ্ট অক্ষের ওপর মাল্টিডাইমেনশনাল কোএফিসিয়েন্টসহ পলিনোমিয়াল ডিফারেনশিয়েট করা