পাইথনে scimath-এ ইনপুট মানের ঘাতের ফলাফল পেতে scimath.power() মেথড ব্যবহার করুন। এটি x-এর p ঘাত ফেরত দেয়, অর্থাৎ x**p-এর ফলাফল। যদি x এবং p স্কেলার হয়, তবে আউটপুটও স্কেলার, অন্যথায় একটি অ্যারে ফেরত দেয়।
যদি x নেগেটিভ মান ধারণ করে, তবে আউটপুট জটিল ডোমেইনে রূপান্তরিত হয়। প্যারামিটার x ইনপুট মান। প্যারামিটার p হলো যেসব ঘাতে x উত্থাপিত হবে। যদি x একাধিক মান ধারণ করে, তবে p-কে হয় স্কেলার হতে হবে, অথবা x-এর মতো একই সংখ্যক মান থাকতে হবে। Послеの場合, ফলাফল x[0]**p[0], x[1]**p[1], ... হবে।
ধাপসমূহ
প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:
import numpy as np
array() মেথড দিয়ে নাম্পাই অ্যারে তৈরি করুন। অ্যারে এলিমেন্টে নেগেটিভ মানও রয়েছে:
arr = np.array([2, -4, -8, 16, -32])
অ্যারে প্রদর্শন করুন:
print("Our Array...\n", arr)
ডায়মেনশন চেক করুন:
print("\nDimensions of our Array...\n", arr.ndim)
ডেটা টাইপ পান:
print("\nDatatype of our Array object...\n", arr.dtype)
শেপ পান:
print("\nShape of our Array object...\n", arr.shape)
ঘাতের ফলাফল পান (ঘাত ২):
print("\nResult...\n", np.emath.power(arr, 2))
উদাহরণ
import numpy as np
# নাম্পাই অ্যারে তৈরি করুন (নেগেটিভ মানসহ)
arr = np.array([2, -4, -8, 16, -32])
# অ্যারে প্রদর্শন করুন
print("Our Array...\n", arr)
# ডায়মেনশন চেক করুন
print("\nDimensions of our Array...\n", arr.ndim)
# ডেটা টাইপ পান
print("\nDatatype of our Array object...\n", arr.dtype)
# শেপ পান
print("\nShape of our Array object...\n", arr.shape)
# ঘাতের ফলাফল পান
print("\nResult...\n", np.emath.power(arr, 2))
আউটপুট
Our Array... [ 2 -4 -8 16 -32]
Dimensions of our Array... 1
Datatype of our Array object... int64
Shape of our Array object... (5,)
Result... [ 4.+0.j 16.-0.j 64.-0.j 256.+0.j 1024.-0.j]
