x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-ডি চেবিশেভ সিরিজের মূল্যায়ন করতে, পাইথনে thepolynomial.chebgrid2d(x, y, c) পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি x এবং y এর কার্টেসিয়ান গুনফলের বিন্দুতে দ্বিমাত্রিক চেবিশেভ সিরিজের মান প্রদান করে।
যদি c-এর দুটির কম মাত্রা থাকে, তবে এটিকে 2-D করার জন্য এর আকারের সাথে পরোক্ষভাবে যুক্ত করা হয়। ফলাফলের আকৃতি হবে c.shape[2:] + x.shape + y.shape। পরামিতি, x এবং y হল দ্বিমাত্রিক সিরিজ x এবং y এর কার্টেসিয়ান গুণফলের বিন্দুতে মূল্যায়ন করা হয়। যদি x বা y একটি তালিকা অরটুপল হয়, এটি প্রথমে একটি ndarray তে রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত রাখা হয় এবং, যদি এটি একটি ndarray না হয় তবে এটি একটি স্কেলার হিসাবে বিবেচিত হয়৷
প্যারামিটার, c হল সহগগুলির একটি বিন্যাস যাতে মাল্টিডিগ্রি,j শব্দের সহগটি c[i,j]-এ থাকে। যদি c-এর মাত্রা দুইটির বেশি থাকে বাকি সূচকগুলি সহগগুলির একাধিক সেট গণনা করে।
পদক্ষেপ
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -
numpy কে npf থেকে numpy হিসাবে আমদানি করুন। C হিসাবে চেবিশেভ আমদানি করুনসহগগুলির একটি 2D অ্যারে তৈরি করুন −
c =np.arange(4).reshape(2,2)অ্যারে প্রদর্শন করুন −
মুদ্রণ("আমাদের অ্যারে...\n",c)মাত্রা পরীক্ষা করুন −
মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n",c.ndim)ডেটাটাইপ −
পানমুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...\n",c.dtype)আকৃতি −
পানমুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...\n", c.shape)x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-ডি চেবিশেভ সিরিজের মূল্যায়ন করতে, পাইথনে thepolynomial.chebgrid2d(x, y, c) পদ্ধতি ব্যবহার করুন −
প্রিন্ট("\nফলাফল...\n", C.chebgrid2d([1,2],[1,2], c))উদাহরণ
numpy থেকে numpy আমদানি করুন )# ডাইমেনশনপ্রিন্ট চেক করুন("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n",c.ndim)# ডেটাটাইপপ্রিন্ট পান("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...\n",c.dtype)# শেপপ্রিন্ট পান ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...\n",c.shape)# x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-ডি চেবিশেভ সিরিজ মূল্যায়ন করতে, polynomial.chebgrid2d(x, y, c) পদ্ধতি ব্যবহার করুন পাইথনপ্রিন্টে("\nফলাফল...\n",C.chebgrid2d([1,2],[1,2], c))
আউটপুট
আমাদের অ্যারে... [[0 1] [2 3]]আমাদের অ্যারের মাত্রা...2 আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের int64শেপ...(2, 2)ফলাফল... [[ 6. 10।] [11. 18।]]
