পাইথনে চেবিশেভ পলিনোমিয়ালের छদ্ম ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স এবং x, y, z স্যাম্পল পয়েন্ট বের করুন

চেবিশেভ পলিনোমিয়াল এবং x, y, z স্যাম্পল পয়েন্টের ছদ্ম ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে পাইথন নামপাই-র chebyshev.chebvander() ব্যবহার করা হয়। মেথডটি deg ডিগ্রি এবং স্যাম্পল পয়েন্ট (x, y, z)-এর ছদ্ম-ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স রিটার্ন করে।

প্যারামিটার x, y, z হলো পয়েন্ট কোঅর্ডিনেটের অ্যারে, সবগুলো একই আকারের। ডেটা টাইপগুলো ফ্লোট64 বা কমপ্লেক্স128-এ রূপান্তরিত হবে যেহেতু কোনো উপাদান জটিল কিনা তার ওপর নির্ভর করে। স্কেলারগুলো 1-ডি অ্যারেতে রূপান্তরিত হবে। প্যারামিটার deg হলো সর্বোচ্চ ডিগ্রির লিস্ট [x_deg, y_deg, z_deg] আকারে।

ধাপসমূহ

প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

numpy.array() মেথড ব্যবহার করে একই আকারের পয়েন্ট কোঅর্ডিনেটের অ্যারে তৈরি করুন:

x = np.array([1, 2])
y = np.array([3, 4])
z = np.array([5, 6])

অ্যারেগুলো প্রদর্শন করুন:

print("Array1...\n", x)
print("\nArray2...\n", y)
print("\nArray3...\n", z)

ডেটা টাইপ প্রদর্শন করুন:

print("\nArray1 ডেটা টাইপ...\n", x.dtype)
print("\nArray2 ডেটা টাইপ...\n", y.dtype)
print("\nArray3 ডেটা টাইপ...\n", z.dtype)

অ্যারে দুটির ডাইমেনশন পরীক্ষা করুন:

print("\nArray1-এর ডাইমেনশন...\n", x.ndim)
print("\nArray2-এর ডাইমেনশন...\n", y.ndim)
print("\nArray3-এর ডাইমেনশন...\n", z.ndim)

অ্যারে দুটির শেপ পরীক্ষা করুন:

print("\nArray1-এর শেপ...\n", x.shape)
print("\nArray2-এর শেপ...\n", y.shape)
print("\nArray3-এর শেপ...\n", z.shape)

ছদ্ম ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে chebyshev.chebvander() ব্যবহার করুন:

x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 4
print("\nফলাফল...\n", C.chebvander3d(x, y, z, [x_deg, y_deg, z_deg]))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C
# numpy.array() মেথড ব্যবহার করে একই আকারের পয়েন্ট কোঅর্ডিনেটের অ্যারে তৈরি করা
x = np.array([1, 2])
y = np.array([3, 4])
z = np.array([5, 6])
# অ্যারেগুলো প্রদর্শন
print("Array1...\n", x)
print("\nArray2...\n", y)
print("\nArray3...\n", z)
# ডেটা টাইপ
print("\nArray1 ডেটা টাইপ...\n", x.dtype)
print("\nArray2 ডেটা টাইপ...\n", y.dtype)
print("\nArray3 ডেটা টাইপ...\n", z.dtype)
# অ্যারে দুটির ডাইমেনশন পরীক্ষা
print("\nArray1-এর ডাইমেনশন...\n", x.ndim)
print("\nArray2-এর ডাইমেনশন...\n", y.ndim)
print("\nArray3-এর ডাইমেনশন...\n", z.ndim)
# অ্যারে দুটির শেপ পরীক্ষা
print("\nArray1-এর শেপ...\n", x.shape)
print("\nArray2-এর শেপ...\n", y.shape)
print("\nArray3-এর শেপ...\n", z.shape)
# ছদ্ম ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স তৈরি করা
x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 4
print("\nফলাফল...\n", C.chebvander3d(x, y, z, [x_deg, y_deg, z_deg]))

আউটপুট

Array1...  [1 2]
Array2...  [3 4]
Array3... [5 6]
Array1 ডেটা টাইপ... int64
Array2 ডেটা টাইপ... int64
Array3 ডেটা টাইপ... int64
Array1-এর ডাইমেনশন... 1
Array2-এর ডাইমেনশন... 1
Array3-এর ডাইমেনশন... 1
Array1-এর শেপ... (2,)
Array2-এর শেপ... (2,)
Array3-এর শেপ... (2,)
ফলাফল...  [[1.0000000e+00 5.0000000e+00 4.9000000e+01 4.8500000e+02 4.8010000e+03   3.0000000e+00 1.5000000e+01 1.4700000e+02 1.4550000e+03 1.4403000e+04   1.7000000e+01 8.5000000e+01 8.3300000e+02 8.2450000e+03 8.1617000e+04   9.9000000e+01 4.9500000e+02 4.8510000e+03 4.8015000e+04 4.7529900e+05   1.0000000e+00 5.0000000e+00 4.9000000e+01 4.8500000e+02 4.8010000e+03   3.0000000e+00 1.5000000e+01 1.4700000e+02 1.4550000e+03 1.4403000e+04   1.7000000e+01 8.5000000e+01 8.3300000e+02 8.2450000e+03 8.1617000e+04   9.9000000e+01 4.9500000e+02 4.8510000e+03 4.8015000e+04 4.7529900e+05   1.0000000e+00 5.0000000e+00 4.9000000e+01 4.8500000e+02 4.8010000e+03   3.0000000e+00 1.5000000e+01 1.4700000e+02 1.4550000e+03 1.4403000e+04   1.7000000e+01 8.5000000e+01 8.3300000e+02 8.2450000e+03 8.1617000e+04   9.9000000e+01 4.9500000e+02 4.8510000e+03 4.8015000e+04 4.7529900e+05]  [1.0000000e+00 6.0000000e+00 7.1000000e+01 8.4600000e+02 1.0081000e+04   4.0000000e+00 2.4000000e+01 2.8400000e+02 3.3840000e+03 4.0324000e+04   3.1000000e+01 1.8600000e+02 2.2010000e+03 2.6226000e+04 3.1251100e+05   2.4400000e+02 1.4640000e+03 1.7324000e+04 2.0642400e+05 2.4597640e+06   2.0000000e+00 1.2000000e+01 1.4200000e+02 1.6920000e+03 2.0162000e+04   8.0000000e+00 4.8000000e+01 5.6800000e+02 6.7680000e+03 8.0648000e+04   6.2000000e+01 3.7200000e+02 4.4020000e+03 5.2452000e+04 6.2502200e+05   4.8800000e+02 2.9280000e+03 3.4648000e+04 4.1284800e+05 4.9195280e+06   7.0000000e+00 4.2000000e+01 4.9700000e+02 5.9220000e+03 7.0567000e+04   2.8000000e+01 1.6800000e+02 1.9880000e+03 2.3688000e+04 2.8226800e+05   2.1700000e+02 1.3020000e+03 1.5407000e+04 1.8358200e+05 2.1875770e+06   1.7080000e+03 1.0248000e+04 1.2126800e+05 1.4449680e+06 1.7218348e+07]]