দুটি এক-মাত্রিক অনুক্রমের বিচ্ছিন্ন রৈখিক আবর্তন ফেরত দিন এবং পাইথনে মধ্যম মান ফেরত দিন

দুটি এক-মাত্রিক অনুক্রমের বিচ্ছিন্ন রৈখিক আবর্তন ফিরিয়ে আনতে, পাইথন নম্পিতে thenumpy.convolve() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। কনভোলিউশন অপারেটরকে প্রায়শই সিগন্যাল প্রসেসিংয়ে দেখা যায়, যেখানে এটি একটি সিগন্যালে একটি লিনিয়ার টাইম-ইনভেরিয়েন্ট সিস্টেমের প্রভাবকে মডেল করে। সম্ভাব্যতা তত্ত্বে, দুটি স্বাধীন র্যান্ডম ভেরিয়েবলের যোগফল তাদের পৃথক বণ্টনের পরিবর্তন অনুসারে বিতরণ করা হয়। যদি v a এর থেকে দীর্ঘ হয়, তাহলে গণনার আগে অ্যারেগুলি অদলবদল করা হয়।

পদ্ধতিটি a এবং v এর বিচ্ছিন্ন, রৈখিক আবর্তন প্রদান করে। ১ম প্যারামিটার, a হল প্রথম একমাত্রিক ইনপুট অ্যারে। ২য় প্যারামিটার, v হল দ্বিতীয় এক-মাত্রিক ইনপুট অ্যারে। 3য় প্যারামিটার, মোডটি ঐচ্ছিক, মান পূর্ণ', 'বৈধ', 'একই' সহ। মোড 'একই' সর্বোচ্চ দৈর্ঘ্যের আউটপুট প্রদান করে (M, N)। সীমানা প্রভাব এখনও দৃশ্যমান।

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -

import numpy as np

array() মেথড −

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([0, 1, 0.5])

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

উভয় অ্যারের মাত্রা পরীক্ষা করুন −

print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

উভয় অ্যারের আকৃতি পরীক্ষা করুন −

print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

দুটি এক-মাত্রিক অনুক্রমের বিচ্ছিন্ন রৈখিক আবর্তন ফেরাতে, thenumpy.convolve() পদ্ধতি ব্যবহার করুন -

print("\nResult....\n",np.convolve(arr1, arr2, mode = 'same' ))

উদাহরণ

import numpy as np

# Creating two numpy One-Dimensional array using the array() method
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([0, 1, 0.5])

# Display the arrays
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

# To return the discrete linear convolution of two one-dimensional sequences, use the numpy.convolve() method in Python Numpy
print("\nResult....\n",np.convolve(arr1, arr2, mode = 'same' ))

আউটপুট

Array1...
[1 2 3]

Array2...
[0. 1. 0.5]

Dimensions of Array1...
1

Dimensions of Array2...
1

Shape of Array1...
(3,)

Shape of Array2...
(3,)

Result....
[1. 2.5 4. ]