কম্পিউটার টিউটোরিয়াল

পাইথনে 2-ডি পলিনোমিয়ালকে পয়েন্ট (x, y)-এ মূল্যায়ন করা

পাইথন নামপাই-এ 2-ডি পলিনোমিয়ালকে পয়েন্ট (x, y)-এ মূল্যায়ন করতে polynomial.polyval2d() মেথড ব্যবহার করুন। এই মেথডটি x এবং y-র থেকে জোড়ামিলা মানগুলোর 의해 গঠিত পয়েন্টগুলোর ওপর দ্বিমাত্রিক পলিনোমিয়ালের মান রিটার্ন করে।

প্যারামিটারস

  • x, y: দ্বিমাত্রিক সিরিজটি (x, y) পয়েন্টগুলোর ওপর মূল্যায়ন করা হয়, যেখানে x এবং y-এর একই আকার থাকতে হবে। যদি x বা y লিস্ট বা টাপল হয়, তবে সেটি প্রথমে ndarray-এ রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত থাকে এবং, যদি এটি ndarray না হয়, তবে এটিকে স্ক্যালার হিসেবে বিবেচনা করা হয়।
  • c: সহগগুলোর একটি অ্যারে যাতে multidegree i,j-এর পদটির সহগ c[i,j]-তে থাকে। যদি c-এর মাত্রা দুটির চেয়ে বেশি হয়, তবে বাকি ইনডেক্সগুলো একাধিক সহগ সেট গণনা করে। যদি c-এর মাত্রা দুটির চেয়ে কম হয়, তবে Ones ضمنিকভাবে এর আকারে যুক্ত হয়ে এটিকে 2-D করে দেয়। ফলাফলের আকার হবে c.shape[2:] + x.shape।

ধাপসমূহ

  1. প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:
    import numpy as np
    from numpy.polynomial.polynomial import polyval2d
  2. সহগগুলোর একটি বহুমাত্রিক অ্যারে তৈরি করুন:
    c = np.arange(4).reshape(2, 2)
  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. polynomial.polyval2d() মেথড ব্যবহার করে 2-ডি পলিনোমিয়াল মূল্যায়ন করুন:
    print("\nResult...\n", polyval2d([1,2], [1,2], c))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval2d

# 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)

# Evaluate 2-D polynomial at points (x, y)
print("\nResult...\n", polyval2d([1,2], [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... [ 6. 18.]
  1. পাইথনে 3D সহগ অ্যারে সহ (x, y) বিন্দুতে 2-D পলিনোমিয়ালের মান নির্ণয়

  2. পাইথনে x বিন্দুতে পলিনোমিয়াল মূল্যায়ন

  3. পাইথনে 4D সহগ অ্যারে সহ (x, y, z) বিন্দুতে 3-ডি বহুপদ মূল্যায়ন করুন

  4. পাইথনে এর রুটস দ্বারা নির্দিষ্ট বহুপদকে x বিন্দুতে মূল্যায়ন করুন