কম্পিউটার টিউটোরিয়াল

পাইথনে চেবিশেভ সিরিজের মান নির্ণয়: x কলামের ওপর ব্রডকাস্ট করে

পাইথন নামপাই-এর chebyshev.chebval() মেথড ব্যবহার করে চেবিশেভ সিরিজের x বিন্দুতে মান নির্ণয় করা যায়। প্রথম প্যারামিটার x যদি তালিকা বা টাপল হয়, তবে ndarray-তে রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় অপরিবর্তিত থাকে এবং স্কেলার হিসেবে বিবেচিত হয়। x বা এর উপাদানগুলো অবশ্যই নিজেদের ওপর ও c-র উপাদানগুলোর সাথে যোগ ও গুণ সমর্থন করতে হবে।

দ্বিতীয় প্যারামিটার C, সহগের একটি অ্যারে যেখানে degree n এর পদগুলির সহগ c[n]-তে থাকে। যদি c বহুমাত্রিক হয়, তবে বাকি ইন্ডেক্সগুলো একাধিক পলিনোমিয়াল গণনা করে। দ্বিমাত্রিক ক্ষেত্রে সহগগুলো c-র কলামগুলিতে সংরহিত থাকতে পারে বলে মনে করা যায়।

তৃতীয় প্যারামিটার tensor, যদি True হয়, তবে সহগ অ্যারের আকার ডানের দিকে একের সাথে বাড়ানো হয়, x-এর প্রতিটি মাত্রার জন্য একটি। স্কেলারের মাত্রা ০ হয় এই কাজের জন্য। ফলাফলস্বরূপ c-র প্রতিটি কলামের সহগ x-এর প্রতিটি উপাদানের জন্য মূল্যায়ন করা হয়। যদি False হয়, তবে x c-র কলামগুলোর ওপর ব্রডকাস্ট হয় মূল্যায়নের জন্য। এই কীওয়ার্ডটি c বহুমাত্রিক হলে কাজে আসে। ডিফল্ট মান True।

ধাপসমূহ

প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

সহগের বহুমাত্রিক অ্যারে তৈরি করুন:

c = np.arange(6).reshape(3,2)

অ্যারে প্রদর্শন করুন:

print("আমাদের অ্যারে...\n", c)

মাত্রা পরীক্ষা করুন:

print("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n", c.ndim)

ডেটা টাইপ পান:

print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...\n", c.dtype)

আকার পান:

print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকার...\n", c.shape)

chebyshev.chebval() মেথড ব্যবহার করে চেবিশেভ সিরিজের মান নির্ণয় করুন (tensor=False):

print("\nফলাফল (chebval)...\n", C.chebval([1,2], c, tensor=False))

উদাহরণ

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

# সহগের বহুমাত্রিক অ্যারে তৈরি করুন
c = np.arange(6).reshape(3,2)

# অ্যারে প্রদর্শন করুন
print("আমাদের অ্যারে...\n", c)

# মাত্রা পরীক্ষা করুন
print("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n", c.ndim)

# ডেটা টাইপ পান
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...\n", c.dtype)

# আকার পান
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকার...\n", c.shape)

# চেবিশেভ সিরিজের মান নির্ণয় করুন
print("\nফলাফল (chebval)...\n", C.chebval([1,2], c, tensor=False))

আউটপুট

আমাদের অ্যারে...   [[0 1]   [2 3]   [4 5]]
আমাদের অ্যারের মাত্রা... 2
আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ... int64
আমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকার... (3, 2)
ফলাফল (chebval)...   [ 6. 42.]
  1. পাইথনে (x, y) বিন্দুতে 2-D চেবিশেভ সিরিজের মান নির্ণয়

  2. পাইথনে চেবিশেভ সিরিজের মান নির্ণয়: x কলামের ওপর ব্রডকাস্ট করে

  3. পাইথনে চেবিশেভ সিরিজের মান নির্ণয়: সহগ অ্যারের আকার x-এর মাত্রা অনুযায়ী প্রসারিত

  4. পাইথনে পলিনোমিয়াল মূল্যায়ন: x, r-এর কলামের ওপর ব্রডকাস্ট করে