পয়েন্ট x-এ একটি 2D Laguerre সিরিজ মূল্যায়ন করতে, Python Numpy-এ polynomial.laguerre.lagval2d() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি x এবং y থেকে অনুরূপ মানের জোড়া দিয়ে গঠিত বিন্দুতে দুটি মাত্রিক বহুপদীর মান প্রদান করে।
১ম প্যারামিটার হল x, y। দুই মাত্রিক সিরিজ বিন্দুতে মূল্যায়ন করা হয় (x, y), যেখানে x এবং ymust-এর আকৃতি একই। যদি x বা y একটি তালিকা বা tuple হয়, এটি প্রথমে একটি ndarray তে রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত থাকে এবং এটি একটি ndarray না হলে এটি একটি স্কেলার হিসাবে বিবেচিত হয়৷
2য় প্যারামিটার, C হল সহগগুলির একটি বিন্যাস যাতে মাল্টিডিগ্রি,j শব্দের সহগটি 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 বহুপদী আমদানি laguerre
সহগগুলির একটি 3D অ্যারে তৈরি করুন -
c =np.arange(24).reshape(2,2,6)
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)
পয়েন্ট x-এ একটি 2D Laguerre সিরিজ মূল্যায়ন করতে, Python Numpy-এ polynomial.laguerre.lagval2d() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি x এবং y থেকে সংশ্লিষ্ট মানের জোড়া দিয়ে গঠিত বিন্দুতে দুই মাত্রিক বহুপদীর মান প্রদান করে −
প্রিন্ট("\nফলাফল...\n", L.lagval2d([1,2],[1,2],c))
উদাহরণ
numpy থেকে numpy আমদানি করুন ",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)# পয়েন্ট x-এ একটি 2D Laguerre সিরিজ মূল্যায়ন করতে, Python Numpyprint("\nফলাফল) এ polynomial.laguerre.lagval2d() পদ্ধতি ব্যবহার করুন ...\n",L.lagval2d([1,2],[1,2],c))আউটপুট
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]]] আমাদের অ্যারের মাত্রা ...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের 3ডেটাটাইপ...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের int64শেপ...(2, 2, 6)ফলাফল... [[0. 0.] [1. 0.] [2. 0.] [3. 0.] [4. 0।] [5. 0।]]