পাইথনে emath ব্যবহার করে ঋণাত্মক ইনপুটের বর্গমূল গণনা করুন

পাইথন নামপাই-র scimath.sqrt() মেথড ব্যবহার করে ইনপুটের বর্গমূল গণনা করা যায়। এই মেথডটি x-এর বর্গমূল ফেরত দেয়। যদি x একটি স্কেলার হয়, তবে আউটপুটও স্কেলার হবে, অন্যথায় একটি অ্যারে রিটার্ন করা হয়। প্যারামিটার x হলো ইনপুট মান। ঋণাত্মক ইনপুট উপাদানের জন্য একটি জটিল মান রিটার্ন করা হয়।

ধাপসমূহ

প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:

import numpy as np

array() মেথড ব্যবহার করে একটি নামপাই অ্যারে তৈরি করুন:

arr = np.array([1, -4, -9, 16, -25, 36])

অ্যারেটি প্রদর্শন করুন:

print("আমাদের অ্যারে...\n", arr)

ডাইমেনশন পরীক্ষা করুন:

print("\nআমাদের অ্যারের ডাইমেনশন...\n", arr.ndim)

ডেটা টাইপ জানুন:

print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...\n", arr.dtype)

শেপ (Shape) দেখুন:

print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের শেপ...\n", arr.shape)

বর্গমূল গণনা করতে scimath.sqrt() মেথডটি ব্যবহার করুন:

print("\nফলাফল...\n", np.emath.sqrt(arr))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

import numpy as np
# array() মেথড ব্যবহার করে একটি নামপাই অ্যারে তৈরি করা
arr = np.array([1, -4, -9, 16, -25, 36])
# অ্যারে প্রদর্শন
print("আমাদের অ্যারে...\n", arr)
# ডাইমেনশন পরীক্ষা
print("\nআমাদের অ্যারের ডাইমেনশন...\n", arr.ndim)
# ডেটা টাইপ
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...\n", arr.dtype)
# শেপ
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের শেপ...\n", arr.shape)
# বর্গমূল গণনা
print("\nফলাফল...\n", np.emath.sqrt(arr))

আউটপুট

আমাদের অ্যারে... [ 1 -4 -9 16 -25 36]
আমাদের অ্যারের ডাইমেনশন... 1
আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ... int64
আমাদের অ্যারে অবজেক্টের শেপ... (6,)
ফলাফল... [1.+0.j 0.+2.j 0.+3.j 4.+0.j 0.+5.j 6.+0.j]