পাইথনে 3-ডি চেবিশেভ সিরিজকে কার্টেশিয়ান গুণফলে মূল্যায়ন করা

পাইথনে x, y, z-এর কার্টেশিয়ান গুণফলে 3-ডি চেবিশেভ সিরিজ মূল্যায়ন করতে polynomial.chebgrid3d(x, y, z) মেথড ব্যবহার করুন। যদি c-এর মাত্রা তিনটির চেয়ে কম হয়, তবে Ones ضمنিকভাবে এর আকারে যুক্ত হয়ে এটিকে 3-D করে দেয়। ফলাফলের আকার হবে c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape।

প্যারামিটারস

• x, y, z: তিন-মাত্রিক সিরিজটি x, y, এবং z-এর কার্টেশিয়ান গুণফলידי পয়েন্টগুলোর ওপর মূল্যায়ন করা হয়। যদি x, y, বা z 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 degree i,j-এর পদগুলোর সহগ c[i,j]-তে থাকে। যদি c-এর মাত্রা দুটির চেয়ে বেশি হয়, তবে বাকি ইনডেক্সগুলো একাধিক সহগ সেট গণনা করে।

ধাপসমূহ

1. প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:

   import numpy as np
   from numpy.polynomial import chebyshev as C

2. সহগগুলোর একটি 3D অ্যারে তৈরি করুন:

   c = np.arange(16).reshape(2, 2, 4)

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.chebgrid3d() মেথড ব্যবহার করে 3-ডি চেবিশেভ সিরিজ মূল্যায়ন করুন:

   print("\nResult...\n", C.chebgrid3d([1,2], [1,2], [1,2], c))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

# Create a 3D array of coefficients
c = np.arange(16).reshape(2, 2, 4)

# 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 3-D Chebyshev series on Cartesian product
print("\nResult...\n", C.chebgrid3d([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]]]
Dimensions of our Array... 3
Datatype of our Array object... int64
Shape of our Array object... (2, 2, 4)
Result... [[[ 120. 1240.]
   [ 196. 2004.]]
  [[ 212. 2148.]
   [ 342. 3438.]]]