x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-ডি চেবিশেভ সিরিজের মূল্যায়ন করতে, পাইথনে polynomial.chebgrid2d(x, y, c) পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি x এবং y এর কার্টেসিয়ান গুণফলের বিন্দুতে দুটি মাত্রিক চেবিশেভ সিরিজের মান প্রদান করে। যদি c-এর দুটির কম মাত্রা থাকে, তবে এটিকে 2-D করার জন্য এর আকারের সাথে পরোক্ষভাবে যুক্ত করা হয়। ফলাফলের আকৃতি হবে c.shape[2:] + x.shape + y.shape.
পরামিতি, x এবং y হল দুটি মাত্রিক সিরিজ x এবং y এর কার্টেসিয়ান গুণফলের বিন্দুতে মূল্যায়ন করা হয়। যদি x বা y একটি তালিকা বা tuple হয়, এটি প্রথমে একটি ndarray তে রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত থাকে এবং, যদি এটি একটি ndarray না হয় তবে এটি একটি স্কেলার হিসাবে বিবেচিত হয়। প্যারামিটার, c হল সহগগুলির একটি বিন্যাস যাতে মাল্টি-ডিগ্রি i,j শব্দের সহগ 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 কে npf থেকে numpy হিসাবে আমদানি করুন। C হিসাবে চেবিশেভ আমদানি করুনসহগগুলির একটি 1d অ্যারে তৈরি করুন −
c =np.array([3, 5])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 এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-ডি চেবিশেভ সিরিজের মূল্যায়ন করতে, polynomial.chebgrid2d(x, y, c) পদ্ধতি ব্যবহার করুন −
প্রিন্ট("\nফলাফল...\n", C.chebgrid2d([1,2],[1,2], c))উদাহরণ
numpy থেকে numpy আমদানি করুন ডাইমেনশনপ্রিন্ট("\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 এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-D চেবিশেভ সিরিজ মূল্যায়ন করতে, Pythonprint(এক্স, ওয়াই, সি) পদ্ধতি ব্যবহার করুন। "\nফলাফল...\n", C.chebgrid2d([1,2],[1,2], c))
আউটপুট
আমাদের অ্যারে...[3 5]আমাদের অ্যারের মাত্রা...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের 1ডেটাটাইপ...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের int64শেপ...(2,)ফলাফল...[21। 34.]
