পাইথনে 4D সহগ অ্যারে সহ 3-ডি চেবিশেভ সিরিজকে পয়েন্ট (x,y,z)-এ মূল্যায়ন করা

পাইথন নামপাই-এ 3-ডি চেবিশেভ সিরিজকে পয়েন্ট (x, y, z)-এ মূল্যায়ন করতে polynomial.chebval3d() মেথড ব্যবহার করুন। এই মেথডটি x, y, এবং z-র থেকে megfelelমানের ট্রিপল দ্বারা গঠিত পয়েন্টগুলোর ওপর বহুমাত্রিক পলিনোমিয়ালের মান রিটার্ন করে।

প্যারামিটারস

• x, y, z: তিন-মাত্রিক সিরিজটি (x, y, z) পয়েন্টগুলোর ওপর মূল্যায়ন করা হয়, যেখানে x, y, এবং z-এর একই আকার থাকতে হবে। যদি x, y, বা z-এর যেকোনো একটি 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,k-এর পদটির সহগ c[i,j,k]-তে থাকে। যদি c-এর মাত্রা ৩-এর 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 4D অ্যারে তৈরি করুন:

   c = np.arange(48).reshape(2, 2, 6, 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.chebval3d() মেথড ব্যবহার করে 3-ডি চেবিশেভ সিরিজ মূল্যায়ন করুন:

   print("\nResult...\n", C.chebval3d([1,2], [1,2], [1,2], c))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

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

# Create a 4d array of coefficients
c = np.arange(48).reshape(2, 2, 6, 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 3-D Chebyshev series at points (x, y, z)
print("\nResult...\n", C.chebval3d([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]
   [16 17]
   [18 19]
   [20 21]
   [22 23]]]
 [[[24 25]
   [26 27]
   [28 29]
   [30 31]
   [32 33]
   [34 35]]
  [[36 37]
   [38 39]
   [40 41]
   [42 43]
   [44 45]
   [46 47]]]]
Dimensions of our Array... 4
Datatype of our Array object... int64
Shape of our Array object... (2, 2, 6, 2)
Result... [[ 552. 148176.]
 [ 576. 152631.]]