পয়েন্ট x এ হারমাইট সিরিজের মূল্যায়ন করতে, পাইথন নম্পিতে hermite.hermval() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। 1ম প্যারামিটার, x, যদি x একটি তালিকা বা টিপল হয়, এটি একটি ndarray তে রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত রাখা হয় এবং একটি স্কেলার হিসাবে বিবেচনা করা হয়। উভয় ক্ষেত্রেই, x বা এর উপাদানগুলিকে নিজের সাথে এবং c-এর উপাদানগুলির সাথে যোগ এবং গুণকে সমর্থন করতে হবে৷
2য় প্যারামিটার, C, সহগগুলির একটি বিন্যাস যাতে ডিগ্রী পদের জন্য সহগগুলি c[n]-এ থাকে। যদি c বহুমাত্রিক হয় তবে অবশিষ্ট সূচকগুলি একাধিক বহুপদ গণনা করে৷ দ্বিমাত্রিক ক্ষেত্রে সহগগুলিকে c-এর কলামগুলিতে সংরক্ষিত বলে মনে করা যেতে পারে৷
3য় প্যারামিটার, টেনসর, যদি সত্য হয়, গুণাঙ্ক অ্যারের আকৃতিটি ডানদিকেরগুলির সাথে প্রসারিত হয়, x এর প্রতিটি মাত্রার জন্য একটি। এই কর্মের জন্য স্কেলারের মাত্রা 0 আছে। ফলাফল হল যে সি-তে সহগগুলির প্রতিটি কলাম x এর প্রতিটি উপাদানের জন্য মূল্যায়ন করা হয়। মিথ্যা হলে, মূল্যায়নের জন্য c-এর কলামে x সম্প্রচার করা হয়। এই কীওয়ার্ডটি দরকারী যখন c বহুমাত্রিক হয়। ডিফল্ট মান সত্য।
পদক্ষেপ
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H
সহগগুলির একটি বহুমাত্রিক বিন্যাস তৈরি করুন −
c = np.arange(8).reshape(2,4)
অ্যারে প্রদর্শন করুন −
print("Our Array...\n",c) মাত্রা পরীক্ষা করুন −
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim) ডেটাটাইপ −
পানprint("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype) আকৃতি −
পানprint("\nShape of our Array object...\n",c.shape) X বিন্দুতে হারমাইট সিরিজের মূল্যায়ন করতে, পাইথন নম্পিতে hermite.hermval() পদ্ধতিটি ব্যবহার করুন −
print("\nResult...\n",H.hermval([1,2],c, tensor = True)) উদাহরণ
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(8).reshape(2,4)
# Display the array
print("Our Array...\n",c)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
# To evaluate a Hermite series at points x, use the hermite.hermval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermval([1,2],c, tensor = True)) আউটপুট
Our Array... [[0 1 2 3] [4 5 6 7]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 4) Result... [[ 8. 16.] [11. 21.] [14. 26.] [17. 31.]]
