কম্পিউটার

পাইথনে 4d অ্যারের সহগ সহ x, y এবং z এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 3D Legendre সিরিজের মূল্যায়ন করুন


x, y এবং z এর কার্টেসিয়ান পণ্যের একটি 3D Legendre সিরিজ মূল্যায়ন করতে Python Numpy-এ thepolynomial.legendre.leggrid3d() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি x, এবং z এর কার্টেসিয়ান গুণফলের বিন্দুতে ত্রিমাত্রিক চেবিশেভ সিরিজের মান প্রদান করে। যদি c-এর তিনটির চেয়ে কম মাত্রা থাকে, তবে এটিকে 3-D করার জন্য এর আকারের সাথে পরোক্ষভাবে যুক্ত করা হয়। ফলাফলের আকৃতি হবে c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape.

১ম প্যারামিটার হল x, y, z। x,y এবং z এর কার্টেসিয়ান পণ্যের বিন্দুতে ত্রিমাত্রিক সিরিজের 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 হয়৷

2য় প্যারামিটার হল c. সহগগুলির বিন্যাস অর্ডার করা হয়েছে যাতে মাল্টিডিগ্রি,জে শব্দের সহগ c[i,j]-এ থাকে। যদি c-এর মাত্রা দুইটির বেশি থাকে বাকি সূচকগুলি সহগগুলির একাধিক সেট গণনা করে।

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -

numpy কে npf থেকে numpy হিসাবে আমদানি করুন. L হিসাবে বহুপদ আমদানি লেজেন্ডার

সহগগুলির একটি 4d অ্যারে তৈরি করুন −

c =np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

মুদ্রণ("আমাদের অ্যারে...\n",c)

মাত্রা পরীক্ষা করুন −

মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n",c.ndim)

ডেটাটাইপ −

পান
মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...\n",c.dtype)

আকৃতি −

পান
মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...\n", c.shape)

x, y এবং z এর কার্টেসিয়ান পণ্যের একটি 3D Legendre সিরিজ মূল্যায়ন করতে Python-

-এ thepolynomial.legendre.leggrid3d() পদ্ধতি ব্যবহার করুন।
মুদ্রণ("\nফলাফল...\n", L.leggrid3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

উদাহরণ

numpy থেকে numpy আমদানি করুন \n",c)# ডাইমেনশনস্প্রিন্ট 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)# x, y এবং z এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 3D Legendre সিরিজ মূল্যায়ন করতে polynomial.legendre.leggrid3d() ব্যবহার করুন Python Numpyprint-এ পদ্ধতি("\nফলাফল...\n",L.leggrid3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

আউটপুট

<পূর্ব>আমাদের অ্যারে... [[[[ 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]]]]আমাদের অ্যারের মাত্রা...4 আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের int64শেপ...(2, 2, 6, 2) ফলাফল... [[[[ 552. 28911। ] [ 900. 46566। ]] [[ 972. 49765.5 ] [ 1566. 79447.5 ]]] [[[ 576. 29977.5 ] [ 936। [ 936। 51365.25] [ 1620. 81847.125]]]]]
  1. পাইথনে সহগ 3d অ্যারের সাথে x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-ডি চেবিশেভ সিরিজের মূল্যায়ন করুন

  2. পাইথনে সহগ এর 4d অ্যারে সহ x, y এবং z এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 3-D Hermit_e সিরিজ মূল্যায়ন করুন

  3. পাইথনে 1d অ্যারের সহগ সহ x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-D Hermit_e সিরিজের মূল্যায়ন করুন

  4. পাইথনে 1d অ্যারের সহগ সহ x এবং y-এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-D বহুপদী মূল্যায়ন করুন