x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-D হারমাইট_ই সিরিজ মূল্যায়ন করতে, পাইথনে thehermite.hermegrid2d(x, y, c) পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি x এবং y এর কার্টেসিয়ান গুণফলের বিন্দুতে দ্বিমাত্রিক বহুপদীর মান প্রদান করে।
প্যারামিটারগুলি হল x, y। x এবং y-এর কার্টেসিয়ান প্রোডাক্টের বিন্দুতে দ্বিমাত্রিক সিরিজের মূল্যায়ন করা হয়। যদি x বা y একটি তালিকা বা tuple হয়, এটি প্রথমে একটি ndarray তে রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত থাকে এবং, যদি এটি একটি ndarray না হয় তবে এটি একটি স্কেলার হিসাবে বিবেচিত হয়৷
পরামিতি, c হল সহগগুলির একটি বিন্যাস যাতে ডিগ্রী i,j এর পদগুলির জন্য সহগগুলি c[i,j] তে থাকে। যদি c এর মাত্রা দুইটির বেশি থাকে তবে অবশিষ্ট সূচকগুলি সহগগুলির একাধিক সেট গণনা করে।
যদি c-এর দুটির কম মাত্রা থাকে, তবে এটিকে 2-D করার জন্য এর আকারের সাথে পরোক্ষভাবে যুক্ত করা হয়। ফলাফলের আকৃতি হবে c.shape[2:] + x.shape.
পদক্ষেপ
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H
সহগগুলির একটি 2D অ্যারে 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) x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-D হারমাইট_ই সিরিজ মূল্যায়ন করতে, thehermite.hermegrid2d(x, y, c) পদ্ধতি ব্যবহার করুন −
print("\nResult...\n",H.hermegrid2d([1,2],[1,2], c)) উদাহরণ
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
# Create a 2D 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 evaluate a 2-D Hermite_e series on the Cartesian product of x and y, use the hermite.hermegrid2d(x, y, c) method in Python
print("\nResult...\n",H.hermegrid2d([1,2],[1,2], c)) 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... [[ 6. 10.] [11. 18.]]
