x, y, z এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 3-D চেবিশেভ সিরিজ মূল্যায়ন করতে, পাইথনে polynomial.chebgrid3d(x, y, z) পদ্ধতি ব্যবহার করুন। যদি c-এর তিনটি মাত্রার কম থাকে, তবে এটিকে 3-D করার জন্য এর আকারের সাথে পরোক্ষভাবে যুক্ত করা হয়। ফলাফলের আকৃতি হবে c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape.
প্যারামিটার, x, y এবং z হল ত্রিমাত্রিক সিরিজ x, y, এবং z-এর কার্টেসিয়ান গুণফলের বিন্দুতে মূল্যায়ন করা হয়। যদি x,`y`, বা z একটি তালিকা বা টিপল হয়, এটি প্রথমে একটি ndarray-এ রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত থাকে এবং, যদি এটি একটি ndarray না হয় তবে এটি একটি স্কেলার হিসাবে বিবেচিত হয়৷
পরামিতি, c হল সহগগুলির একটি বিন্যাস যাতে ডিগ্রী i,j এর শর্তাবলীর সহগগুলি c[i,j]-এ থাকে। যদি c এর মাত্রা দুইটির বেশি থাকে তবে অবশিষ্ট সূচকগুলি সহগগুলির একাধিক সেট গণনা করে।
পদক্ষেপ
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -
numpy npf থেকে numpy আমদানি করুনসহগগুলির 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 −
পানমুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...\n",c.dtype)আকৃতি −
পানমুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...\n", c.shape)x, y, z এর কার্টেসিয়ান পণ্যের একটি 3-ডি চেবিশেভ সিরিজ মূল্যায়ন করতে, polynomial.chebgrid3d(x, y, z) পদ্ধতি ব্যবহার করুন −
প্রিন্ট("\nফলাফল...\n", C.chebgrid3d([1,2],[1,2], [1,2], c))উদাহরণ
numpy থেকে numpy আমদানি করুন )# ডাইমেনশনপ্রিন্ট চেক করুন("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n",c.ndim)# ডেটাটাইপপ্রিন্ট পান("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...\n",c.dtype)# শেপপ্রিন্ট পান ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...\n",c.shape)# x, y, z এর কার্টেসিয়ান পণ্যের একটি 3-D চেবিশেভ সিরিজ মূল্যায়ন করতে, polynomial.chebgrid3d(x, y, z ব্যবহার করুন) পাইথনপ্রিন্টে ) পদ্ধতি("\nফলাফল...\n",C.chebgrid3d([1,2],[1,2], [1,2], c))
আউটপুট
আমাদের অ্যারে...[[0 1] [2 3]]আমাদের অ্যারের মাত্রা...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের 2ডেটাটাইপ...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের int64শেপ...(2, 2)ফলাফল... [[১৭. ২৮।] [২৮। 46।]]
