কম্পিউটার

পাইথনে 2d অ্যারের সহগ সহ x, y এবং z এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 3-D Laguerre সিরিজের মূল্যায়ন করুন


x, y এবং z এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 3-D Laguerre সিরিজ মূল্যায়ন করতে, পাইথনে thepolynomial.laguerre.laggrid3d() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি x, y এবং z এর কার্টেসিয়ান গুণফলের বিন্দুতে ত্রিমাত্রিক Laguerre সিরিজের মান প্রদান করে।

যদি c-এর তিনটি মাত্রার কম থাকে, তাহলে এটিকে 3-D করার জন্য এর আকারের সাথে পরোক্ষভাবে যুক্ত করা হয়। ফলাফলের আকৃতি হবে c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape। 1ম প্যারামিটার, x, y, z হল ত্রিমাত্রিক সিরিজ x, y, এবং z এর কার্টেসিয়ান গুণফলের বিন্দুতে মূল্যায়ন করা হয়। যদি x,`y`, বা zis একটি তালিকা বা tuple, এটি প্রথমে একটি ndarray তে রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত থাকে এবং, যদি এটি anndarray না হয় তবে এটি একটি স্কেলার হিসাবে বিবেচিত হয়৷

২য় প্যারামিটার, c হল সহগগুলির একটি বিন্যাস যাতে ডিগ্রী,j পদের সহগগুলি 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 2d ​​অ্যারে তৈরি করুন −

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

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 উপর একটি 3-D Laguerre সিরিজের মূল্যায়ন করতে, Python-

-এ thepolynomial.laguerre.laggrid3d() পদ্ধতি ব্যবহার করুন।
প্রিন্ট("\nফলাফল...\n", L.laggrid3d([1,2], [1,2],[1,2], c))

উদাহরণ

numpy থেকে numpy আমদানি করুন গ)# ডাইমেনশনস্প্রিন্ট চেক করুন("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n",c.ndim)# ডেটাটাইপপ্রিন্ট পান("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...\n",c.dtype)# পান শেপপ্রিন্ট("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...\n",c.shape)# x, y এবং z এর কার্টেসিয়ান গুনফলের উপর একটি 3-D Laguerre সিরিজ মূল্যায়ন করতে, polynomial.laguerre.laggrid3d() পদ্ধতি ব্যবহার করুন Python#-এ পদ্ধতিটি x, y এবং z.print("\nফলাফল...\n", L.laggrid3d([1,2], [ 1,2],[1,2], c))

আউটপুট

আমাদের অ্যারে... [[0 1] [2 3]]আমাদের অ্যারের মাত্রা...2 আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের int64শেপ...(2, 2)ফলাফল... [[ 0. 2।] [-1. -1।]]

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

  2. পাইথনে সহগ 3d অ্যারের সাথে x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-ডি চেবিশেভ সিরিজের মূল্যায়ন করুন

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

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