পাইথন নামপাই-এর hermite_e.hermeval() মেথড ব্যবহার করে x পয়েন্টসে হারমাইট_ই সিরিজ মূল্যায়ন করা যায়। tensor=True হলে কোএফিশিয়েন্ট অ্যারের আকৃতি x-এর প্রতিটি ডাইমেনশনের জন্য ডান পাশে.ones দিয়ে এক্সটেন্ড হয়।
প্যারামিটারها
x: মূল্যায়ন পয়েন্ট। লিস্ট/টাপল হলে ndarray-এ কনভার্ট হয়।
C: কোএফিশিয়েন্ট অ্যারে, c[n]-এ ডিগ্রি n-এর কোএফিশিয়েন্ট থাকে।
tensor: True হলে (ডিফল্ট) কোএফিশিয়েন্ট অ্যারে এক্সটেন্ড হয়। False হলে x ব্রডকাস্ট হয়।
ধাপসমূহ
১. লাইব্রেরি ইম্পোর্ট
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H২. মাল্টিডাইমেনশনাল কোএফিশিয়েন্ট অ্যারে তৈরি
c = np.arange(8).reshape(2,4)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. হারমাইট_ই সিরিজ মূল্যায়ন করুন (tensor=True)
print("\nResult...\n", H.hermeval([1,2], c, tensor=True))সম্পূর্ণ উদাহরণ
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
c = np.arange(8).reshape(2,4)
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.hermeval([1,2], c, tensor=True))আউটপুট
Our Array... [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]
Dimensions of our Array... 2
Datatype of our Array object... int64
Shape of our Array object... (2, 4)
Result... [[ 4. 8.] [ 6. 11.] [ 8. 14.] [10. 17.]]