পাইথনে scimath-এ ইনপুট মান ঘাতের ফলাফল পান

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।

ধাপসমূহ

প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:

import numpy as np

array() মেথড দিয়ে নাম্পাই অ্যারে তৈরি করুন:

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
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 16 64 256 1024]