একটি লাগের সিরিজকে অন্য একটি দিয়ে ভাগ করতে, পাইথন নাম্পাই-এ polynomial.laguerre.lagdiv() মেথডটি ব্যবহার করুন। এই পদ্ধতিটি ভাগফল এবং অবশিষ্ট উপস্থাপনকারী লাগের সিরিজ সহগের একটি [quo, rem] অ্যারে ফেরত দেয়।
দুই লাগের সিরিজ c1 / c2-এর ভাগফল-সহ-অবশিষ্ট ফেরত দেয়। আর্গুমেন্টগুলো সর্বনিম্ন ক্রমের "পদ" থেকে সর্বোচ্চ পর্যন্ত সহগের সিকোয়েন্স, অর্থাৎ [1,2,3] সিরিজ P_0 + 2*P_1 + 3*P_2 কে উপস্থাপন করে। প্যারামিটার c1 এবং c2 হল কম থেকে উচ্চ ক্রমে সাজানো লাগের সিরিজ সহগের 1-ডি অ্যারে।
ধাপসমূহ
- প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L - লাগের সিরিজ সহগের 1-ডি অ্যারে তৈরি করুন:
c1 = np.array([1, 2, 3]) c2 = np.array([3, 2, 1]) - সহগ অ্যারেগুলো প্রদর্শন করুন:
print("Array1...\n", c1) print("\nArray2...\n", c2) - ডেটা টাইপ প্রদর্শন করুন:
print("\nArray1 datatype...\n", c1.dtype) print("\nArray2 datatype...\n", c2.dtype) - দুই অ্যারের মাত্রা যাচাই করুন:
print("\nDimensions of Array1...\n", c1.ndim) print("\nDimensions of Array2...\n", c2.ndim) - দুই অ্যারের আকার যাচাই করুন:
print("\nShape of Array1...\n", c1.shape) print("\nShape of Array2...\n", c2.shape) - লাগের সিরিজ ভাগ করুন:
print("\nফলাফল (ভাগ)...\n", L.lagdiv(c1, c2))
সম্পূর্ণ উদাহরণ
import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L
# লাগের সিরিজ সহগের 1-ডি অ্যারে তৈরি করুন
c1 = np.array([1, 2, 3])
c2 = np.array([3, 2, 1])
# সহগ অ্যারেগুলো প্রদর্শন করুন
print("Array1...\n", c1)
print("\nArray2...\n", c2)
# ডেটা টাইপ প্রদর্শন করুন
print("\nArray1 datatype...\n", c1.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n", c2.dtype)
# মাত্রা যাচাই করুন
print("\nDimensions of Array1...\n", c1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n", c2.ndim)
# আকার যাচাই করুন
print("\nShape of Array1...\n", c1.shape)
print("\nShape of Array2...\n", c2.shape)
# লাগের সিরিজ ভাগ করুন
print("\nফলাফল (ভাগ)...\n", L.lagdiv(c1, c2))
আউটপুট
Array1... [1 2 3]
Array2... [3 2 1]
Array1 datatype... int64
Array2 datatype... int64
Dimensions of Array1... 1
Dimensions of Array2... 1
Shape of Array1... (3,)
Shape of Array2... (3,)
ফলাফল (ভাগ)... (array([3.]), array([-8., -4.]))