পয়েন্ট x-এ Hermit_e সিরিজের মূল্যায়ন করতে, Python Numpy-এ hermite.hermeval() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। 1ম প্যারামিটার, x, যদি x একটি তালিকা বা টিপল হয়, এটি একটি ndarray-এ রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত রাখা হয় এবং একটি হিসাবে বিবেচনা করা হয়। স্কেলার উভয় ক্ষেত্রেই, x বা এর উপাদানগুলি অবশ্যই নিজেদের সাথে এবং c এর উপাদানগুলির সাথে যোগ এবং গুণকে সমর্থন করবে৷
2য় প্যারামিটার, C, সহগগুলির একটি বিন্যাস যাতে ডিগ্রী পদের জন্য সহগগুলি c[n]-এ থাকে। যদি c বহুমাত্রিক হয় তবে অবশিষ্ট সূচকগুলি একাধিক বহুপদ গণনা করে৷ দ্বিমাত্রিক ক্ষেত্রে সহগগুলিকে c-এর কলামগুলিতে সংরক্ষিত বলে মনে করা যেতে পারে৷
3য় প্যারামিটার, টেনসর, যদি সত্য হয়, গুণাঙ্ক অ্যারের আকৃতিটি ডানদিকেরগুলির সাথে প্রসারিত হয়, x এর প্রতিটি মাত্রার জন্য একটি। এই কর্মের জন্য স্কেলারের মাত্রা 0 আছে। ফলাফল হল যে সি-তে সহগগুলির প্রতিটি কলাম x এর প্রতিটি উপাদানের জন্য মূল্যায়ন করা হয়। মিথ্যা হলে, মূল্যায়নের জন্য c-এর কলামে x সম্প্রচার করা হয়। এই কীওয়ার্ডটি দরকারী যখন c বহুমাত্রিক হয়। ডিফল্ট মান সত্য।
পদক্ষেপ
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -
numpy-কে npfrom numpy হিসাবে আমদানি করুন. বহুপদীয় আমদানি hermite_e হিসাবে H
সহগগুলির একটি বিন্যাস তৈরি করুন −
c =np.array([1, 2, 3])
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)
এখানে, x হল একটি তালিকা -
x =[5, 10, 15]
উদাহরণ
numpy থেকে numpy আমদানি করুন # ডাইমেনশনপ্রিন্ট চেক করুন("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n",c.ndim)# ডেটাটাইপপ্রিন্ট পান("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...\n",c.dtype)# শেপপ্রিন্ট পান( "\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...\n",c.shape)# এখানে, x হল একটি listx =[5, 10, 15]# হারমাইট_ই সিরিজকে x বিন্দুতে মূল্যায়ন করতে, hermite.hermeval() ব্যবহার করুন Python Numpyprint-এ পদ্ধতি("\nফলাফল...\n",H.hermeval(x,c))আউটপুট
আমাদের অ্যারে... [1 2 3]আমাদের অ্যারের মাত্রা...1 আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...int64আমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...(3,)ফলাফল... [ 83. 318. 703 .]