পাইথনে সহগের কলামগুলোর ওপর ব্রডকাস্ট করে লেজান্ড্র সিরিজ মূল্যায়ন

পাইথন নামপাইয়ে polynomial.legendre.legval() মেথড ব্যবহার করে পয়েন্ট x-এ লেজান্ড্র সিরিজ মূল্যায়ন করা যায়। tensor=False সেট করে x কে সহগ অ্যারের কলামগুলোর ওপর ব্রডকাস্ট করা যায়।

প্যারামিটারها

• x (১ম প্যারামিটার): যদি x তালিকা বা টাপল হয়, তবে এটি ndarray-এ রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত থাকে এবং স্কেলার হিসেবে বিবেচনা করা হয়।
• C (২য় প্যারামিটার): সহগ들의 অ্যারে যাতে মাত্রা n-এর পদদের সহগ c[n]-এ থাকে। যদি c বহুমাত্রিক হয়, তবে অবশিষ্ট সূচকগুলি একাধিক পলিনোমিয়াল গণনা করে।
• tensor (৩য় প্যারামিটার): যদি False হয়, তবে x c-এর কলামগুলোর ওপর ব্রডকাস্ট করা হয় মূল্যায়নের জন্য। এটি c বহুমাত্রিক হলে উপকারী। ডিফল্ট মান True।

ধাপসমূহ

1. প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:

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

2. বহুমাত্রিক সহগ অ্যারে তৈরি করুন:

   c = np.arange(4).reshape(2,2)

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. tensor=False দিয়ে legval() মেথড ব্যবহার করুন:

   print("\nফলাফল...\n", L.legval([1,2], c, tensor=False))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

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

# বহুমাত্রিক সহগ অ্যারে তৈরি করুন
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 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)

# tensor=False দিয়ে লেজান্ড্র সিরিজ মূল্যায়ন করুন
print("\nফলাফল...\n", L.legval([1,2], c, tensor=False))

আউটপুট

আমাদের অ্যারে...
 [[0 1]
  [2 3]]

আমাদের অ্যারের মাত্রা...
 2

আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...
 int64

আমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকার...
 (2, 2)

ফলাফল...
 [2. 7.]