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(2,3)
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=True):
print("\nফলাফল (chebval)...\n", C.chebval([1,2], c, tensor=True))
উদাহরণ
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C
# সহগের বহুমাত্রিক অ্যারে তৈরি করুন
c = np.arange(6).reshape(2,3)
# 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=True))
আউটপুট
আমাদের অ্যারে... [[0 1 2] [3 4 5]] আমাদের অ্যারের মাত্রা... 2 আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ... int64 আমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকার... (2, 3) ফলাফল (chebval)... [[ 3. 6.] [ 5. 9.] [ 7. 12.]]
