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
- প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:
import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyval2d - সহগগুলোর একটি বহুমাত্রিক অ্যারে তৈরি করুন:
c = np.arange(4).reshape(2, 2) - অ্যারেটি প্রদর্শন করুন:
print("Our Array...\n", c) - মাত্রা যাচাই করুন:
print("\nDimensions of our Array...\n", c.ndim) - ডাটা টাইপ পান:
print("\nDatatype of our Array object...\n", c.dtype) - আকার পান:
print("\nShape of our Array object...\n", c.shape) 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.]