পাইথন নামপাই-এ পলিনোমিয়ালকে পয়েন্ট x-এ মূল্যায়ন করতে polynomial.polyval() মেথড ব্যবহার করুন।
প্যারামিটারস
- x (১ম প্যারামিটার): যদি x একটি লিস্ট বা টাপল হয়, তবে এটি ndarray-এ রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত থাকে এবং স্ক্যালার হিসেবে বিবেচনা করা হয়। যদুপুরে, x বা এর উপাদানগুলো অবশ্যই নিজস্ব এবং c-এর উপাদানগুলোর সাথে যোগ ও গুণ করার সমর্থন করতে হবে।
- C (২য় প্যারামিটার): সহগগুলোর একটি অ্যারে যাতে degree n-এর পদগুলোর সহগ c[n]-তে থাকে। যদি c বহুমাত্রিক হয়, তবে বাকি ইনডেক্সগুলো একাধিক পলিনোমিয়াল গণনা করে। দ্বিমাত্রিক ক্ষেত্রে সহগগুলো c-এর কলামগুলোর মধ্যে সংরক্ষিত বলে ধরা যেতে পারে।
- tensor (৩য় প্যারামিটার): যদি True হয়, তবে সহগ অ্যারের আকার x-এর প্রতিটি মাত্রার জন্য ডানের দিকে ১ দ্বারা প্রসারিত হয়। স্ক্যালারগুলোর এই ক্রিয়ার জন্য মাত্রা ০। ফলাফল হল c-এর প্রতিটি কলামের সহগ x-এর প্রতিটি উপাদানের জন্য মূল্যায়ন করা হয়। যদি False হয়, তবে x c-এর কলামগুলোর ওপর ব্রডকাস্ট করা হয় মূল্যায়নের জন্য। এই কীওয়ার্ডটি c বহুমাত্রিক হলে উপকারী। ডিফল্ট মান True।
ধাপসমূহ
- প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:
import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyval - 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.polyval()মেথড ব্যবহার করে tensor=True সেট করে পলিনোমিয়াল মূল্যায়ন করুন:print("\nResult...\n", polyval([1,2], c, tensor=True))
সম্পূর্ণ উদাহরণ
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval
# 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 polynomial with tensor=True
print("\nResult...\n", polyval([1,2], c, tensor=True))
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.]]