x এবং y-র কার্টেশিয়ান প্রোডাক্টে ২D চেবিশেভ সিরিজ মূল্যায়ন করতে পাইথনে polynomial.chebgrid2d(x, y, c) মেথডটি ব্যবহার করা হয়। মেথডটি x এবং y-র কার্টেশিয়ান প্রোডাক্টের বিন্দুগুলোর দুই মাত্রিক চেবিশেভ সিরিজের মান রিটার্ন করে।
যদি c-র ডাইমেনশন দুই-এর চেয়ে কম হয়, তবে.ones অদৃশ্যভাবে যোগ হয়ে এটি 2-ডি করা হয়। ফলাফলের আকৃতি হবে c.shape[2:] + x.shape + y.shape। প্যারামিটার x এবং y হলো দুই মাত্রিক সিরিজ যেসব বিন্দুতে মূল্যায়ন করা হবে, সেগুলো x এবং y-র কার্টেশিয়ান প্রোডাক্টে থাকবে। যদি x বা y লিস্ট বা টাপল হয়, তবে প্রথমে ndarray-তে রূপান্তরিত হবে, অন্যথায় অপরিবর্তিত থাকবে এবং যদি এটি ndarray না হয় তবে স্কেলার হিসেবে বিবেচিত হবে।
প্যারামিটার c হলো সহগগুলোর অ্যারে যাতে মাল্টিডিগ্রি i,j-এর টার্মের সহগ c[i,j]-তে থাকে। যদি c-র ডাইমেনশন দুই-এর চেয়ে বেশি হয়, তবে অবশিষ্ট ইন্ডেক্সগুলো একাধিক সেট সহগ গণনা করে।
ধাপসমূহ
প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:
import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C
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)
2D চেবিশেভ সিরিজ মূল্যায়ন করতে polynomial.chebgrid2d(x, y, c) মেথডটি ব্যবহার করুন:
print("\nফলাফল...\n", C.chebgrid2d([1, 2], [1, 2], c))
সম্পূর্ণ উদাহরণ
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C
# 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)
# 2D চেবিশেভ সিরিজ মূল্যায়ন
print("\nফলাফল...\n", C.chebgrid2d([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... [[ 6. 10.] [11. 18.]]
