পাইথন নামপাই-এর legendre.legvander2d() মেথড ব্যবহার করে লেজ্যান্ড্র Полиনোমিয়ালের সিউডো ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স তৈরি করা যায়। রিটার্ন করা ম্যাট্রিক্সের আকৃতি x.shape + (deg + 1,) হবে, যেখানে শেষ ইন্ডেক্স tilsvarende লেজ্যান্ড্র পলিনোমিয়ালের ডিগ্রি। dtype কনভার্ট করা x-এর মতোই থাকবে।
প্যারামিটারها
x, y: পয়েন্ট কোঅর্ডিনেটের অ্যারে, একই আকারের। ডিটায়প float64 বা complex128-এ কনভার্ট হবে। স্কেলার 1-D অ্যারে-এ কনভার্ট হয়।
deg: সর্বোচ্চ ডিগ্রির তালিকা [x_deg, y_deg] ফর্মে।
ধাপসমূহ
১. লাইব্রেরি ইম্পোর্ট
import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L
২. কমপ্লেক্স পয়েন্ট কোঅর্ডিনেট অ্যারে তৈরি
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j])
y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])
৩. অ্যারে প্রদর্শন
print("Array1...\n", x)
print("\nArray2...\n", y)
৪. ডাটা টাইপ চেক
print("\nArray1 datatype...\n", x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n", y.dtype)
৫. ডাইমেনশন চেক
print("\nDimensions of Array1...\n", x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n", y.ndim)
৬. শেপ চেক
print("\nShape of Array1...\n", x.shape)
print("\nShape of Array2...\n", y.shape)
৭. সিউডো ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স জেনারেট করুন
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n", L.legvander2d(x, y, [x_deg, y_deg]))
সম্পূর্ণ উদাহরণ
import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j])
y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])
print("Array1...\n", x)
print("\nArray2...\n", y)
print("\nArray1 datatype...\n", x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n", y.dtype)
print("\nDimensions of Array1...\n", x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n", y.ndim)
print("\nShape of Array1...\n", x.shape)
print("\nShape of Array2...\n", y.shape)
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n", L.legvander2d(x, y, [x_deg, y_deg]))
আউটপুট
Array1... [-2.+2.j -1.+2.j]
Array2... [1.+2.j 2.+2.j]
Array1 datatype... complex128
Array2 datatype... complex128
Dimensions of Array1... 1
Dimensions of Array2... 1
Shape of Array1... (2,)
Shape of Array2... (2,)
Result... [[ 1.+0.j 1.+2.j -5.+6.j -29.-8.j ... 74.5+57.j -81.5+352.j]
[ 1.+0.j 2.+2.j -0.5+12.j -43.+37.j ... 74.5-57.j 437.+73.j]]