পাইথনে 3-ডি হার্মাইট_ই সিরিজকে পয়েন্ট (x,y,z)-এ মূল্যায়ন করা

পাইথন নামপাই-এ 3-ডি হার্মাইট_ই সিরিজকে পয়েন্ট (x, y, z)-এ মূল্যায়ন করতে hermite.hermeval3d() মেথড ব্যবহার করুন। এই মেথডটি x, y, এবং z-র відповresponding মানগুলোর ট্রিপল দ্বারা গঠিত পয়েন্টগুলোর ওপর বহুমাত্রিক পলিনোমিয়ালের মান রিটার্ন করে।

প্যারামিটারস

• x, y, z (১ম প্যারামিটার): তিন-মাত্রিক সিরিজটি (x, y, z) পয়েন্টগুলোর ওপর মূল্যায়ন করা হয়, যেখানে x, y, এবং z-এর একই আকার থাকতে হবে। যদি x, y, বা z-এর যেকোনো একটি লিস্ট বা টাপল হয়, তবে সেটি প্রথমে ndarray-এ রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় সেটি অপরিবর্তিত থাকে এবং যদি এটি ndarray না হয় তবে এটিকে স্ক্যালার হিসেবে বিবেচনা করা হয়।
• C (২য় প্যারামিটার): সহগগুলোর একটি অ্যারে যাতে multidegree i,j,k-এর পদটির সহগ c[i,j,k]-তে থাকে। যদি c-এর মাত্রা ৩-এর বেশি হয়, তবে বাকি ইনডেক্সগুলো একাধিক সহগ সেট গণনা করে।

ধাপসমূহ

1. প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:

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

2. সহগগুলোর একটি 3D অ্যারে তৈরি করুন:

   c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

3. অ্যারেটি প্রদর্শন করুন:

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

4. মাত্রা যাচাই করুন:

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

5. ডাটা টাইপ পান:

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

6. আকার পান:

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

7. hermite.hermeval3d() মেথড ব্যবহার করে 3D হার্মাইট_ই সিরিজ মূল্যায়ন করুন:

   print("\nResult...\n", H.hermeval3d([1,2], [1,2], [1,2], c))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

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

# Create a 3d array of coefficients
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

# 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)

# Evaluate 3D Hermite_e series at points (x, y, z)
print("\nResult...\n", H.hermeval3d([1,2], [1,2], [1,2], c))

আউটপুট

Our Array... 
 [[[ 0 1 2 3 4 5]
   [ 6 7 8 9 10 11]]
  [[12 13 14 15 16 17]
   [18 19 20 21 22 23]]]
Dimensions of our Array... 3
Datatype of our Array object... int64
Shape of our Array object... (2, 2, 6)
Result... 
 [ 212. -2484.]