পাইথনে সহগগুলি বহুমাত্রিক হলে x বিন্দুতে হারমাইট_ই সিরিজের মূল্যায়ন করুন

পয়েন্ট x-এ Hermit_e সিরিজের মূল্যায়ন করতে, Python Numpy-এ hermite.hermeval() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। 1ম প্যারামিটার, x, যদি x একটি তালিকা বা টিপল হয়, এটি একটি ndarray-এ রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত রাখা হয় এবং একটি হিসাবে বিবেচনা করা হয়। স্কেলার উভয় ক্ষেত্রেই, x বা এর উপাদানগুলি অবশ্যই নিজেদের সাথে এবং c এর উপাদানগুলির সাথে যোগ এবং গুণকে সমর্থন করবে৷

2য় প্যারামিটার, C, সহগগুলির একটি বিন্যাস যাতে ডিগ্রী পদের জন্য সহগগুলি c[n]-এ থাকে। যদি c বহুমাত্রিক হয় তবে অবশিষ্ট সূচকগুলি একাধিক বহুপদ গণনা করে৷ দ্বিমাত্রিক ক্ষেত্রে সহগগুলিকে c-এর কলামগুলিতে সংরক্ষিত বলে মনে করা যেতে পারে৷

3য় প্যারামিটার, টেনসর, যদি সত্য হয়, গুণাঙ্ক অ্যারের আকৃতিটি ডানদিকেরগুলির সাথে প্রসারিত হয়, x এর প্রতিটি মাত্রার জন্য একটি। এই কর্মের জন্য স্কেলারের মাত্রা 0 আছে। ফলাফল হল যে সি-তে সহগগুলির প্রতিটি কলাম x এর প্রতিটি উপাদানের জন্য মূল্যায়ন করা হয়। মিথ্যা হলে, মূল্যায়নের জন্য c-এর কলামে x সম্প্রচার করা হয়। এই কীওয়ার্ডটি দরকারী যখন c বহুমাত্রিক হয়। ডিফল্ট মান সত্য।

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -

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

সহগগুলির একটি বহুমাত্রিক বিন্যাস তৈরি করুন −

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

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

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

মাত্রা পরীক্ষা করুন −

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

ডেটাটাইপ −

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

আকৃতি −

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

X বিন্দুতে একটি Hermit_e সিরিজের মূল্যায়ন করতে, Python Numpy-

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

উদাহরণ

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

# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 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 evaluate a Hermite_e series at points x, use the hermite.hermeval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermeval([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...
   [[2. 4.]
   [4. 7.]]