পাইথন নাম্পাই-এ (x, y) পয়েন্টগুলোতে ২ডি Hermite_e সিরিজ ইভ্যালুয়েট করতে hermite.hermeval2d() মেথডটি ব্যবহার করা হয়। এই মেথডটি x এবং y-র থেকে কোরেসপন্ডিং ভ্যালুগুলো দিয়ে তৈরি পয়েন্টগুলোতে টু-ডাইমেনশনাল পলিনোমিয়ালের ভ্যালুগুলো রিটার্ন করে।
১ম প্যারামিটার হলো x, y। টু-ডাইমেনশনাল সিরিজটি (x, y) পয়েন্টগুলোতে ইভ্যালুয়েট হয়, যেখানে x এবং y-র একই শেপ থাকতে হবে। যদি x বা y লিস্ট বা টাপল হয়, তবে প্রথমে এটি ndarray-এ কনভার্ট হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত থাকে এবং যদি এটি ndarray না হয় তবে এটি একটি স্ক্যালার হিসেবে বিবেচিত হয়।
২য় প্যারামিটার, C, হলো কোএফিসিয়েন্টের অ্যারে যা অর্ডার করা আছে এমনভাবে যাতে c[i,j]-এ থাকে। যদি c-এর ডাইমেনশন দুইতেও বেশি হয়, তবে বাকি ইন্ডেক্সগুলো একাধিক সেট অফ কোএফিসিয়েন্ট এনামারেট করে।
ধাপগুলো
প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as Hমাল্টিডাইমেনশনাল কোএফিসিয়েন্টের অ্যারে তৈরি করুন:
c = np.arange(4).reshape(2,2)অ্যারে ডিসপ্লে করুন:
print("Our Array...\n", c)ডাইমেনশন চেক করুন:
print("\nDimensions of our Array...\n", c.ndim)ডাটা টাইপ পান:
print("\nDatatype of our Array object...\n", c.dtype)শেপ পান:
print("\nShape of our Array object...\n", c.shape)(x, y) পয়েন্টগুলোতে ২ডি Hermite_e সিরিজ ইভ্যালুয়েট করতে hermite.hermeval2d() মেথডটি ব্যবহার করুন:
print("\nResult...\n", H.hermeval2d([1,2], [1,2], c))সম্পূর্ণ উদাহরণ
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
c = np.arange(4).reshape(2,2)
print("Our Array...\n", c)
print("\nDimensions of our Array...\n", c.ndim)
print("\nDatatype of our Array object...\n", c.dtype)
print("\nShape of our Array object...\n", c.shape)
print("\nResult...\n", H.hermeval2d([1,2], [1,2], c))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... [ 6. 18.]