পাইথনে বহুমাত্রিক সহগ সহ চেবিশেভ সিরিজকে পয়েন্ট x-এ মূল্যায়ন করা

পাইথন নামপাই-এ চেবিশেভ সিরিজকে পয়েন্ট x-এ মূল্যায়ন করতে chebyshev.chebval() 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): সহগ Guilford's 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 কলাম Guilford's 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। স্ক্যালার Guilford's 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 কলাম Guilford's ওপর ব্রডকাস্ট করা হয় মূল্যায়নের জন্য। এই কীওয়ার্ডটি c বহুমাত্রিক হলে উপকারী। ডিফল্ট মান True।

ধাপসমূহ

1. প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:

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

2. সহগ Guilford's একটি বহুমাত্রিক অ্যারে তৈরি করুন:

   c = np.arange(4).reshape(2, 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. chebyshev.chebval() মেথড ব্যবহার করে tensor=True সেট করে চেবিশেভ সিরিজ মূল্যায়ন করুন:

   print("\nResult (chebval)...\n", C.chebval([1,2], c, tensor=True))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

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

# 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 Chebyshev series with tensor=True
print("\nResult (chebval)...\n", C.chebval([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 (chebval)... [[2. 4.]
 [4. 7.]]