পাইথনে বহুমাত্রিক গুণক অ্যারে সহ ল্যাগার সিরিজ মূল্যায়ন করুন

পাইথন নাম্পাই-এ বিন্দু x-এ একটি ল্যাগার সিরিজ মূল্যায়ন করতে polynomial.laguerre.lagval() মেথড ব্যবহার করুন।

প্যারামিটার:

• x: মূল্যায়নের বিন্দু। তালিকা বা টাপল হলে ndarray-এ রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় স্কেলার হিসেবে বিবেচিত।
• C: গুণক অ্যারে, যেখানে c[n] ডিগ্রি n-এর পদগুলির গুণক ধারণ করে। যদি c বহুমাত্রিক হয়, বাকি সূচক একাধিক পলিনোমিয়াল গণনা করে।
• tensor: যদি True (ডিফল্ট), গুণক অ্যারের শেপ ডানে ১-রা দিয়ে প্রসারিত হয়, x-এর প্রতিটি মাত্রার জন্য একটি। ফলাফলে c-এর প্রতিটি কলাম x-এর প্রতিটি উপাদানের জন্য মূল্যায়িত হয়। False হলে x কলামের ওপর ব্রডকাস্ট হয়।

ধাপসমূহ

প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:

import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L

বহুমাত্রিক গুণক অ্যারে তৈরি করুন:

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

অ্যারে প্রদর্শন করুন:

print("Our Array...\n", c)

ডায়মেনশন চেক করুন:

print("\nDimensions of our Array...\n", c.ndim)

ডেটা টাইপ পান:

print("\nDatatype of our Array object...\n", c.dtype)

শেপ পান:

print("\nShape of our Array object...\n", c.shape)

ল্যাগার সিরিজ মূল্যায়ন করুন:

print("\nResult...\n", L.lagval([1, 2], c))

উদাহরণ

import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L
# বহুমাত্রিক গুণক অ্যারে তৈরি করুন
c = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# অ্যারে প্রদর্শন করুন
print("Our Array...\n", c)
# ডায়মেনশন চেক করুন
print("\nDimensions of our Array...\n", c.ndim)
# ডেটা টাইপ পান
print("\nDatatype of our Array object...\n", c.dtype)
# শেপ পান
print("\nShape of our Array object...\n", c.shape)
# ল্যাগার সিরিজ মূল্যায়ন করুন
print("\nResult...\n", L.lagval([1, 2], c))

আউটপুট

Our Array...   [[1 2]
 [3 4]]
Dimensions of our Array... 2
Datatype of our Array object... int64
Shape of our Array object... (2, 2)
Result...   [[ 1. -2.]
 [ 2. -2.]]