পাইথনে ৩D হারমাইট_ই সিরিজ মূল্যায়ন (x,y,z) পয়েন্টসে ২D কোএফিশিয়েন্ট অ্যারে সহ

পাইথন নামপাই-এর hermite_e.hermeval3d() মেথড ব্যবহার করে (x, y, z) পয়েন্টসে ৩D হারমাইট_ই সিরিজ মূল্যায়ন করা যায়। এটি x, y, z-র tilsvarende মান থেকে তৈরি ট্রিপল পয়েন্টসে মাল্টিডাইমেনশনাল পলিনোমিয়ালের মান রিটার্ন করে।

প্যারামিটারها

x, y, z: তিনটি ডাইমেনশনাল সিরিজ এই পয়েন্টসে মূল্যায়ন করা হয়। x, y, z-এর আকার একই হতে হবে। লিস্ট বা টাপল হলে ndarray-এ কনভার্ট হয়।

C: কোএফিশিয়েন্ট অ্যারে, যাতে c[i,j,k] তে multidegree i,j,k-এর কোএফিশিয়েন্ট থাকে। ৩ ডাইমেনশন বেশি হলে বাকি ইন্ডেক্স মাল্টিপল কোএফিশিয়েন্ট সেট নির্দেশ করে।

ধাপসমূহ

১. লাইব্রেরি ইম্পোর্ট

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

২. ২D কোএফিশিয়েন্ট অ্যারে তৈরি

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

৩. অ্যারে প্রদর্শন

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

৪. ডাইমেনশন চেক

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

৫. ডাটা টাইপ

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

৬. শেপ

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

৭. ৩D হারমাইট_ই সিরিজ মূল্যায়ন

print("\nResult...\n", H.hermeval3d([1,2], [1,2], [1,2], c))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

c = np.arange(4).reshape(2,2)
print("Our Array...\n", c)
print("\nDimensions of our Array...\n", c.ndim)
print("\nDatatype of our Array object...\n", c.dtype)
print("\nShape of our Array object...\n", c.shape)
print("\nResult...\n", H.hermeval3d([1,2], [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...   [24. 42.]