হারমাইট_ই সিরিজকে x দ্বারা গুণ করতে, যেখানে x স্বাধীন চলক, পাইথন নম্পিতে thepolynomial.hermite.hermemulx() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি গুণনের ফলাফলকে উপস্থাপন করে একটি অ্যারে প্রদান করে। পরামিতি, c হল একটি 1-D অ্যারে হারমাইট_ই সিরিজ কোফিসিয়েন্টের নিম্ন থেকে উচ্চ পর্যন্ত অর্ডার করা।
পদক্ষেপ
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H
একটি অ্যারে তৈরি করুন -
c = np.array([1, 2, 3])
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) হারমাইট_ই সিরিজকে x দ্বারা গুণ করতে, যেখানে x স্বাধীন চলক, thepolynomial.hermite.hermemulx() পদ্ধতি ব্যবহার করুন −
print("\nResult....\n",H.hermemulx(c)) উদাহরণ
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
# Create an array
c = np.array([1, 2, 3])
# 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 multiply the Hermite_e series by x, where x is the independent variable, use the polynomial.hermite.hermemulx() method in Python Numpy
print("\nResult....\n",H.hermemulx(c)) আউটপুট
Our Array... [1 2 3] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3,) Result.... [2. 7. 2. 3.]
