প্রদত্ত ডিগ্রির ছদ্ম-ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স বের করতে পাইথন নামপাই-র polynomial.polyvander2() ব্যবহার করা হয়। মেথডটি deg ডিগ্রি এবং স্যাম্পল পয়েন্ট (x, y)-এর ছদ্ম-ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স রিটার্ন করে।
প্যারামিটার x এবং y 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 [x_deg, y_deg] আকারে সর্বোচ্চ ডিগ্রির লিস্ট।
ধাপসমূহ
প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:
import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d
numpy.array() মেথড ব্যবহার করে একই আকারের পয়েন্ট কোঅর্ডিনেটের অ্যারে তৈরি করুন:
x = np.array([0.1, 1.4]) y = np.array([1.7, 2.8])
অ্যারেগুলো প্রদর্শন করুন:
print("Array1...\n", x)
print("\nArray2...\n", y)
ডেটা টাইপ প্রদর্শন করুন:
print("\nArray1 ডেটা টাইপ...\n", x.dtype)
print("\nArray2 ডেটা টাইপ...\n", y.dtype)
অ্যারে দুটির ডাইমেনশন পরীক্ষা করুন:
print("\nArray1-এর ডাইমেনশন...\n", x.ndim)
print("\nArray2-এর ডাইমেনশন...\n", y.ndim)
অ্যারে দুটির শেপ পরীক্ষা করুন:
print("\nArray1-এর শেপ...\n", x.shape)
print("\nArray2-এর শেপ...\n", y.shape)
ছদ্ম-ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স বের করতে polynomial.polyvander2() ব্যবহার করুন:
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nফলাফল...\n", polyvander2d(x, y, [x_deg, y_deg]))
সম্পূর্ণ উদাহরণ
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d
# numpy.array() মেথড ব্যবহার করে একই আকারের পয়েন্ট কোঅর্ডিনেটের অ্যারে তৈরি করা
x = np.array([0.1, 1.4])
y = np.array([1.7, 2.8])
# অ্যারেগুলো প্রদর্শন
print("Array1...\n", x)
print("\nArray2...\n", y)
# ডেটা টাইপ
print("\nArray1 ডেটা টাইপ...\n", x.dtype)
print("\nArray2 ডেটা টাইপ...\n", y.dtype)
# অ্যারে দুটির ডাইমেনশন পরীক্ষা
print("\nArray1-এর ডাইমেনশন...\n", x.ndim)
print("\nArray2-এর ডাইমেনশন...\n", y.ndim)
# অ্যারে দুটির শেপ পরীক্ষা
print("\nArray1-এর শেপ...\n", x.shape)
print("\nArray2-এর শেপ...\n", y.shape)
# ছদ্ম-ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স বের করা
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nফলাফল...\n", polyvander2d(x, y, [x_deg, y_deg]))
আউটপুট
Array1... [0.1 1.4] Array2... [1.7 2.8] Array1 ডেটা টাইপ... float64 Array2 ডেটা টাইপ... float64 Array1-এর ডাইমেনশন... 1 Array2-এর ডাইমেনশন... 1 Array1-এর শেপ... (2,) Array2-এর শেপ... (2,) ফলাফল... [[1.000000e+00 1.700000e+00 2.890000e+00 4.913000e+00 1.000000e-01 1.700000e-01 2.890000e-01 4.913000e-01 1.000000e-02 1.700000e-02 2.890000e-02 4.913000e-02] [1.000000e+00 2.800000e+00 7.840000e+00 2.195200e+01 1.400000e+00 3.920000e+00 1.097600e+01 3.073280e+01 1.960000e+00 5.488000e+00 1.536640e+01 4.302592e+01]]