পাইথনে x পয়েন্টের অ্যারেতে Hermite সিরিজ ইভ্যালুয়েট করা

পাইথন নাম্পাই-এ x পয়েন্টগুলোতে Hermite সিরিজ ইভ্যালুয়েট করতে hermite.hermval() মেথডটি ব্যবহার করা হয়। ১ম প্যারামিটার, x, যদি একটি লিস্ট বা টাপল হয়, তবে এটি ndarray-এ কনভার্ট হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত থাকে এবং একটি স্ক্যালার হিসেবে বিবেচিত হয়। দুটি কেসেই, x বা এর এলিমেন্টগুলো অবশ্যই নিজেদের সাথে এবং c-এর এলিমেন্টদের সাথে যোগ ও গুণকে সাপোর্ট করতে হবে।

২য় প্যারামিটার, C, একটি কোএফিসিয়েন্টের অ্যারে যা অর্ডার করা আছে এমনভাবে যাতে ডিগ্রি n-এর টার্মের কোএফিসিয়েন্টগুলো c[n]-এ থাকে। যদি c মাল্টিডাইমেনশনাল হয়, তবে বাকি ইন্ডেক্সগুলো একাধিক পলিনোমিয়াল এনামারেট করে। টু-ডাইমেনশনাল কেসে কোএফিসিয়েন্টগুলো c-এর কলামগুলোর মাঝে স্টোর করা মনে করা যায়।

৩য় প্যারামিটার, tensor, যদি True হয়, তবে কোএফিসিয়েন্ট অ্যারের শেপ ডানদিকে একসাথে x-এর প্রতিটি ডাইমেনশনের জন্য এক্সটেন্ড হয়। স্ক্যালারগুলো এই অ্যাকশনের জন্য ডাইমেনশন ০ ধারণ করে। ফলাফল হলো c-এর প্রতিটি কলামের কোএফিসিয়েন্ট x-এর প্রতিটি এলিমেন্টের জন্য ইভ্যালুয়েট হয়। যদি False হয়, তবে x c-এর কলামগুলোর ওপর ব্রডকাস্ট হয় ইভ্যালুয়েশনের জন্য। এই কীওয়ার্ডটি তখন কাজে আসে যখন c মাল্টিডাইমেনশনাল। ডিফল্ট মান True।

ধাপগুলো

প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

কোএফিসিয়েন্টের অ্যারে তৈরি করুন:

c = np.array([1, 2, 3])

অ্যারে ডিসপ্লে করুন:

print("Our Array...\n", c)

ডাইমেনশন চেক করুন:

print("\nDimensions of our Array...\n", c.ndim)

ডাটা টাইপ পান:

print("\nDatatype of our Array object...\n", c.dtype)

শেপ পান:

print("\nShape of our Array object...\n", c.shape)

x পয়েন্টগুলোর অ্যারেতে Hermite সিরিজ ইভ্যালুয়েট করতে hermite.hermval() মেথডটি ব্যবহার করুন:

x = np.array([[1,2],[3,4]])
print("\nResult...\n", H.hermval(x, c))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

c = np.array([1, 2, 3])

print("Our Array...\n", c)
print("\nDimensions of our Array...\n", c.ndim)
print("\nDatatype of our Array object...\n", c.dtype)
print("\nShape of our Array object...\n", c.shape)

x = np.array([[1,2],[3,4]])
print("\nResult...\n", H.hermval(x, c))

আউটপুট

Our Array... [1 2 3]
Dimensions of our Array... 1
Datatype of our Array object... int64
Shape of our Array object... (3,)
Result...     [[ 11. 51.]
     [115. 203.]]