কম্পিউটার

পাইথনে x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2D Legendre সিরিজের মূল্যায়ন করুন


x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2D Legendre সিরিজ মূল্যায়ন করতে, Python Numpy-এ thepolynomial.legendre.leggrid2d() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি x এবং y এর কার্টেসিয়ান গুণফলের বিন্দুতে দুই মাত্রিক চেবিশেভ সিরিজের মান প্রদান করে। যদি c-এর দুটির কম মাত্রা থাকে, তবে এটিকে 2-D করার জন্য এর আকারের সাথে একটি অস্পষ্টভাবে যুক্ত করা হয়। ফলাফলের আকৃতি হবে c.shape[2:] + x.shape + y.shape.

১ম প্যারামিটার 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 হয়। 2য় প্যারামিটার হল c. সহগগুলির বিন্যাস যাতে মাল্টি-ডিগ্রি i,j শব্দের সহগ c[i,j]-এ থাকে। যদি chas মাত্রা দুইটির বেশি হয় তবে অবশিষ্ট সূচকগুলি সহগগুলির একাধিক সেট গণনা করে।

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -

numpy কে npf থেকে numpy হিসাবে আমদানি করুন. L হিসাবে বহুপদ আমদানি লেজেন্ডার

সহগগুলির একটি 2D অ্যারে তৈরি করুন −

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

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

মুদ্রণ("আমাদের অ্যারে...\n",c)

মাত্রা পরীক্ষা করুন −

মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n",c.ndim)

ডেটাটাইপ −

পান
মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...\n",c.dtype)

আকৃতি −

পান
মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...\n", c.shape)

x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2D Legendre সিরিজের মূল্যায়ন করতে, Python Numpy -

-এ thepolynomial.legendre.leggrid2d() পদ্ধতি ব্যবহার করুন।
প্রিন্ট("\nফলাফল...\n", L.leggrid2d([1,2],[1,2],c))

উদাহরণ

numpy থেকে numpy আমদানি করুন গ)# ডাইমেনশনস্প্রিন্ট চেক করুন("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n",c.ndim)# ডেটাটাইপপ্রিন্ট পান("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...\n",c.dtype)# পান শেপপ্রিন্ট("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...\n",c.shape)# x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2D Legendre সিরিজ মূল্যায়ন করতে, Python Numpyprint(এ polynomial.legendre.leggrid2d() পদ্ধতি ব্যবহার করুন "\nফলাফল...\n", L.leggrid2d([1,2],[1,2],c))

আউটপুট

আমাদের অ্যারে... [[0 1] [2 3]]আমাদের অ্যারের মাত্রা...2 আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের int64শেপ...(2, 2)ফলাফল... [[ 6. 10।] [11. 18।]]

  1. পাইথনে x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-ডি চেবিশেভ সিরিজের মূল্যায়ন করুন

  2. পাইথনে x, y এবং z এর কার্টেসিয়ান গুণফলের উপর একটি 3-D বহুপদী মূল্যায়ন করুন

  3. পাইথনে x, y এবং z এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 3-D Hermit_e সিরিজের মূল্যায়ন করুন

  4. পাইথনে x এবং y এর কার্টেসিয়ান গুণফলের উপর একটি 2-D বহুপদী মূল্যায়ন করুন