পাইথনে দুটি এক-মাত্রিক অনুক্রমের বিচ্ছিন্ন রৈখিক আবর্তন ফিরিয়ে দিন

দুটি এক-মাত্রিক অনুক্রমের বিচ্ছিন্ন রৈখিক আবর্তন ফিরিয়ে আনতে, Python Numpy-এ thenumpy.convolve() পদ্ধতি ব্যবহার করুন।

কনভোলিউশন অপারেটরকে প্রায়শই সিগন্যাল প্রসেসিংয়ে দেখা যায়, যেখানে এটি একটি সিগন্যালে লিনিয়ারটাইম-ইনভেরিয়েন্ট সিস্টেমের প্রভাবকে মডেল করে। সম্ভাব্যতা তত্ত্বে, দুটি স্বাধীন র্যান্ডমভেরিয়েবলের যোগফল তাদের পৃথক বণ্টনের আবর্তন 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 এক-মাত্রিক ইনপুট অ্যারে। ২য় প্যারামিটার, v হল দ্বিতীয় এক-মাত্রিক ইনপুট অ্যারে। 3য় প্যারামিটার, মোড ঐচ্ছিক, পূর্ণ মান সহ', 'বৈধ', 'একই'

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -

import numpy as np

array() পদ্ধতি −

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 অ্যারে-

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 ))

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 ))

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....
[0. 1. 2.5 4. 1.5]