পাইথনে হারমাইট বহুপদীর একটি সিউডো ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স তৈরি করুন

হারমাইট বহুপদীর একটি ছদ্ম Vandermonde ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে, Python Numpy-এ thehermite.hermvander2d() ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি ছদ্ম-ভান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স প্রদান করে।

প্যারামিটার, x, y হল বিন্দু স্থানাঙ্কের একটি অ্যারে, সবগুলো একই আকৃতির। কোন উপাদান জটিল কিনা তার উপর নির্ভর করে dtypes float64 বা complex128-এ রূপান্তরিত হবে। স্কেলারগুলি 1-D অ্যারেতে রূপান্তরিত হয়। প্যারামিটার, ডিগ্রী হল ফর্মের সর্বাধিক ডিগ্রির তালিকা [x_deg, y_deg]।

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -

numpy-কে npf থেকে numpy হিসাবে আমদানি করুন. H হিসাবে বহুপদী হারমাইট আমদানি করুন

numpy.array() পদ্ধতি ব্যবহার করে একই আকৃতির বিন্দু স্থানাঙ্কের অ্যারে তৈরি করুন -

x =np.array([1, 2])y =np.array([3, 4])

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

প্রিন্ট("Array1...\n",x)print("\nArray2...\n",y)

ডেটাটাইপ প্রদর্শন করুন −

প্রিন্ট("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)

উভয় অ্যারের মাত্রা পরীক্ষা করুন −

মুদ্রণ("\nঅ্যারে1 এর মাত্রা...\n", x.ndim)মুদ্রণ("\nঅ্যারে2 এর মাত্রা...\n",y.ndim)

উভয় অ্যারের আকৃতি পরীক্ষা করুন −

মুদ্রণ("\nArray1 এর আকৃতি...\n", x.shape)মুদ্রণ("\nArray2 এর আকৃতি...\n",y.shape)

হারমাইট বহুপদীর একটি ছদ্ম Vandermonde ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে, Python Numpy -

x_deg, y_deg =2, 3print("\nফলাফল...\n", H.hermvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

উদাহরণ

আউটপুট

Array1... [1 2]Array2... [3 4]Array1 datatype...int64Array2 datatype...int64Dimensions of Array1...1Dimensions of Array2...1Shape of Array1...(2, )Aray2 এর আকৃতি...(2,)ফলাফল... [[1.000e+00 6.000e+00 3.400e+01 1.800e+02 2.000e+00 1.200e+01 6.800e+01 3.600e+01 3.600e+00 e+00 1.200e+01 6.800e+01 3.600e+02] [1.000e+00 8.000e+00 6.200e+01 4.640e+02 4.000e+00 3.200e+01+01.01+01.012 e+01 1.120e+02 8.680e+02 6.496e+03]]