x, y, z-র কার্টেশিয়ান প্রোডাক্টে ৩D পলিনোমিয়াল মূল্যায়ন করতে পাইথনে polynomial.polygrid3d(x, y, z) মেথডটি ব্যবহার করা হয়। মেথডটি x এবং y-র কার্টেশিয়ান প্রোডাক্টের বিন্দুগুলোর দুই মাত্রিক পলিনোমিয়ালের মান রিটার্ন করে।
প্রথম প্যারামিটার x, y, z হলো তিন মাত্রিক সিরিজ যেসব বিন্দুতে মূল্যায়ন করা হবে, সেগুলো x, y, এবং z-র কার্টেশিয়ান প্রোডাক্টে থাকবে। যদি x, y, বা z লিস্ট বা টাপল হয়, তবে প্রথমে ndarray-তে রূপান্তরিত হবে, অন্যথায় অপরিবর্তিত থাকবে এবং যদি এটি ndarray না হয় তবে স্কেলার হিসেবে বিবেচিত হবে।
দ্বিতীয় প্যারামিটার c হলো সহগগুলোর অ্যারে যাতে ডিগ্রি i,j-এর টার্মের সহগগুলো c[i,j]-তে থাকে। যদি c-র ডাইমেনশন দুই-এর চেয়ে বেশি হয়, তবে অবশিষ্ট ইন্ডেক্সগুলো একাধিক সেট সহগ গণনা করে। যদি c-র ডাইমেনশন তিন-এর চেয়ে কম হয়, তবে.ones অদৃশ্যভাবে যোগ হয়ে এটি 3-ডি করা হয়। ফলাফলের আকৃতি হবে c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape।
ধাপসমূহ
প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:
import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polygrid3d
2d সহগ অ্যারে তৈরি করুন:
c = np.arange(4).reshape(2, 2)
অ্যারেটি প্রদর্শন করুন:
print("আমাদের অ্যারে...\n", c)
ডাইমেনশন পরীক্ষা করুন:
print("\nআমাদের অ্যারের ডাইমেনশন...\n", c.ndim)
ডেটা টাইপ জানুন:
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...\n", c.dtype)
শেপ (Shape) দেখুন:
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের শেপ...\n", c.shape)
3D পলিনোমিয়াল মূল্যায়ন করতে polynomial.polygrid3d(x, y, z) মেথডটি ব্যবহার করুন। মেথডটি x এবং y-র কার্টেশিয়ান প্রোডাক্টের বিন্দুগুলোর দুই মাত্রিক পলিনোমিয়ালের মান রিটার্ন করে:
print("\nফলাফল...\n", polygrid3d([1, 2], [1, 2], [1, 2], c))
সম্পূর্ণ উদাহরণ
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polygrid3d
# 2d সহগ অ্যারে তৈরি করা
c = np.arange(4).reshape(2, 2)
# অ্যারে প্রদর্শন
print("আমাদের অ্যারে...\n", c)
# ডাইমেনশন পরীক্ষা
print("\nআমাদের অ্যারের ডাইমেনশন...\n", c.ndim)
# ডেটা টাইপ
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...\n", c.dtype)
# শেপ
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের শেপ...\n", c.shape)
# 3D পলিনোমিয়াল মূল্যায়ন
print("\nফলাফল...\n", polygrid3d([1, 2], [1, 2], [1, 2], c))
আউটপুট
আমাদের অ্যারে... [[0 1] [2 3]] আমাদের অ্যারের ডাইমেনশন... 2 আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ... int64 আমাদের অ্যারে অবজেক্টের শেপ... (2, 2) ফলাফল... [[17. 28.] [28. 46.]]
