কম্পিউটার টিউটোরিয়াল

পাইথনে ১D সহগ অ্যারে সহ (x, y) পয়েন্টগুলিতে ২D লেজান্ড্র সিরিজ মূল্যায়ন

পাইথন নামপাইয়ে polynomial.legendre.legval2d() মেথড ব্যবহার করে (x, y) পয়েন্টগুলিতে ২D লেজান্ড্র সিরিজ মূল্যায়ন করা যায়। এই মেথডটি x এবং y-এর соответствующих মানগুলোর জোড়া থেকে গঠিত পয়েন্টগুলিতে দুই-মাত্রিক লেজান্ড্র সিরিজের মান প্রদান করে।

প্যারামিটারها

  • x, y: দুই-মাত্রিক সিরিজটি (x, y) পয়েন্টগুলিতে মূল্যায়ন করা হয়, যেখানে x এবং y-এর একই আকার থাকতে হবে। যদি x বা y তালিকা বা টাপল হয়, তবে এটি প্রথমে ndarray-এ রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত থাকে এবং যদি এটি ndarray না হয়, তবে এটিকে স্কেলার হিসেবে বিবেচনা করা হয়।
  • c: সহগ들의 অ্যারে যাতে বহুদেশ মাত্রা i,j-এর পদটির সহগ c[i,j]-এ থাকে। যদি c-এর মাত্রা দুই থেকে বেশি হয়, তবে অবশিষ্ট সূচকগুলি সহগের একাধিক সেট গণনা করে।

ধাপসমূহ

  1. প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:
    import numpy as np
    from numpy.polynomial import legendre as L
  2. ১D সহগ অ্যারে তৈরি করুন:
    c = np.array([3, 5])
  3. অ্যারে প্রদর্শন করুন:
    print("আমাদের অ্যারে...\n", c)
  4. মাত্রা পরীক্ষা করুন:
    print("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n", c.ndim)
  5. ডেটা টাইপ পান:
    print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...\n", c.dtype)
  6. আকার পান:
    print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকার...\n", c.shape)
  7. polynomial.legendre.legval2d() মেথড ব্যবহার করে ২D লেজান্ড্র সিরিজ মূল্যায়ন করুন:
    print("\nফলাফল...\n", L.legval2d([1,2], [1,2], c))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L

# ১D সহগ অ্যারে তৈরি করুন
c = np.array([3, 5])

# অ্যারে প্রদর্শন করুন
print("আমাদের অ্যারে...\n", c)

# মাত্রা পরীক্ষা করুন
print("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n", c.ndim)

# ডেটা টাইপ পান
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...\n", c.dtype)

# আকার পান
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকার...\n", c.shape)

# ২D লেজান্ড্র সিরিজ মূল্যায়ন করুন
print("\nফলাফল...\n", L.legval2d([1,2], [1,2], c))

আউটপুট

আমাদের অ্যারে...
 [3 5]

আমাদের অ্যারের মাত্রা...
 1

আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...
 int64

আমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকার...
 (2,)

ফলাফল...
 [21. 34.]
  1. পাইথনে ২-ডি হার্মাইট সিরিজ মূল্যায়ন ১ডি কোএফিশিয়েন্ট অ্যারে দিয়ে

  2. পাইথনে ৩-ডি হার্মাইট সিরিজ মূল্যায়ন ৪ডি কোএফিশিয়েন্ট অ্যারে দিয়ে

  3. পাইথনে বহুমাত্রিক গুণক অ্যারে সহ ল্যাগার সিরিজ মূল্যায়ন করুন

  4. পাইথনে বহুমাত্রিক গুণক অ্যারে সহ হার্মাইট সিরিজ মূল্যায়ন করুন