x এবং y-এর কার্টেশিয়ান প্রোডাক্টে 2-D লাগের সিরিজ মূল্যায়ন করতে, পাইথনে polynomial.laguerre.laggrid2d() মেথডটি ব্যবহার করুন। এই পদ্ধতিটি x এবং y-এর কার্টেশিয়ান প্রোডাক্টে পয়েন্টগুলোর দ্বি-মাত্রিক লাগের সিরিজের মান ফেরত দেয়।
যদি c-এর দুইটির কম মাত্রা থাকে, তবে.ones অন্তর্নিহিতভাবে এর আকারে যুক্ত করা হয় যাতে এটি 2-D হয়। ফলাফলের আকার হবে c.shape[2:] + x.shape + y.shape। প্রথম প্যারামিটার x, y হল দুই-মাত্রিক সিরিজটি x এবং y-এর কার্টেশিয়ান প্রোডাক্টে পয়েন্টগুলোর ওপর মূল্যায়ন করা হয়। যদি x বা y একটি তালিকা বা টাপল হয়, তবে এটি প্রথমে ndarray-এ রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত থাকে এবং, যদি এটি ndarray না হয়, তবে এটি স্কেলার হিসেবে বিবেচিত হয়।
দ্বিতীয় প্যারামিটার c হল সহগের একটি অ্যারে যা এভাবে ক্রমাগত সাজানো থাকে যাতে মাল্টি-ডিগ্রি i,j-এর পদটির সহগ c[i,j]-এ থাকে। যদি c-এর দুইটির বেশি মাত্রা থাকে, তবে বাকি সূচকগুলো একাধিক সহগ সেট গণনা করে।
ধাপসমূহ
- প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L - একটি 1D সহগ অ্যারে তৈরি করুন:
c = np.array([3, 5]) - অ্যারেটি প্রদর্শন করুন:
print("আমাদের অ্যারে...\n", c) - মাত্রা যাচাই 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) - 2-D লাগের সিরিজ মূল্যায়ন করুন:
print("\nফলাফল...\n", L.laggrid2d([1, 2], [1, 2], c))
সম্পূর্ণ উদাহরণ
import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L
# একটি 1D সহগ অ্যারে তৈরি করুন
c = np.array([3, 5])
# অ্যারেটি প্রদর্শন করুন
print("আমাদের অ্যারে...\n", c)
# মাত্রা যাচাই 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)
# 2-D লাগের সিরিজ মূল্যায়ন করুন
print("\nফলাফল...\n", L.laggrid2d([1, 2], [1, 2], c))আউটপুট
আমাদের অ্যারে... [3 5]
আমাদের অ্যারের মাত্রা... 1
আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ... int64
আমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকার... (2,)
ফলাফল... [3. 5.]