পাইথনে গুণকের কলামের ওপর ব্রডকাস্ট করে হার্মাইট সিরিজ মূল্যায়ন করুন

পাইথন নাম্পাই-এ বিন্দু x-এ একটি হার্মাইট সিরিজ মূল্যায়ন করতে hermite.hermval() মেথড ব্যবহার করুন। প্যারামিটার x তালিকা বা টাপল হলে ndarray-এ রূপান্তরিত হয়। c হল গুণক অ্যারে, যেখানে c[n] ডিগ্রি n-এর গুণক থাকে। tensor প্যারামিটার (ডিফল্ট True) গুণক অ্যারের শেপ ডানে ১-রা দিয়ে প্রসারিত করে x-এর প্রতিটি মাত্রার জন্য। tensor=False সেট করলে x গুণকের কলামের ওপর ব্রডকাস্ট হয়।

ধাপসমূহ

প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

বহুমাত্রিক গুণক অ্যারে তৈরি করুন:

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

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)

হার্মাইট সিরিজ মূল্যায়ন করুন tensor=False দিয়ে:

print("\nResult...\n", H.hermval([1, 2], c, tensor=False))

উদাহরণ

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# বহুমাত্রিক গুণক অ্যারে তৈরি করুন
c = np.arange(4).reshape(2, 2)
# 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)
# হার্মাইট সিরিজ মূল্যায়ন করুন tensor=False দিয়ে
print("\nResult...\n", H.hermval([1, 2], c, tensor=False))

আউটপুট

Our Array... [[0 1] [2 3]]
Dimensions of our Array... 2
Datatype of our Array object... int64
Shape of our Array object... (2, 2)
Result... [ 4. 13.]