কম্পিউটার টিউটোরিয়াল

পাইথনে 4D সহগ অ্যারে সহ x, y, z-এর কার্টেশিয়ান গুণফলে 3-D Hermite_e সিরিজের মান নির্ণয়

পাইথনে x, y, z-এর কার্টেশিয়ান গুণফলে 3-D Hermite_e সিরিজের মান নির্ণয়ের জন্য hermite_e.hermegrid3d(x, y, z, c) মেথড ব্যবহার করা হয়। এই মেথডটি x, y এবং z-এর কার্টেশিয়ান গুণফলের বিন্দুগুলিতে দ্বিমাত্রিক পলিনোমিয়ালের মান ফেরত দেয়।

প্যারামিটার x, y, z হলো ত্রিমাত্রিক সিরিজ যেগুলি x, y, এবং z-এর কার্টেশিয়ান গুণফলের বিন্দুগুলিতে মূল্যায়ন করা হয়। যদি x, y, বা z তালিকা বা টাপল হয়, তবে প্রথমে ndarray-তে রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় অপরিবর্তিত থাকে এবং ndarray না হলে স্কেলার হিসেবে বিবেচিত হয়।

প্যারামিটার c হলো সহগের একটি অ্যারে যেখানে degree i,j এর পদগুলির সহগ c[i,j]-তে থাকে। যদি c-র মাত্রা দুটির চেয়ে বেশি হয়, তবে বাকি ইন্ডেক্সগুলো একাধিক সহগ সেট গণনা করে। যদি c-র মাত্রা তিনটির চেয়ে কম হয়, তবে ones অন্তর্নিহিতভাবে এর আকারে যুক্ত হয়ে এটিকে 3-D করে দেয়। ফলাফলের আকার হবে c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape।

ধাপসমূহ

প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:

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

সহগের 4D অ্যারে তৈরি করুন:

c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

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)

hermite_e.hermegrid3d(x, y, z, c) মেথড ব্যবহার করে x, y, z-এর কার্টেশিয়ান গুণফলে 3-D Hermite_e সিরিজের মান নির্ণয় করুন:

print("\nফলাফল...\n", H.hermegrid3d([1,2], [1,2], [1,2], c))

উদাহরণ

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

# সহগের 4D অ্যারে তৈরি করুন
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

# 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)

# x, y, z-এর কার্টেশিয়ান গুণফলে 3-D Hermite_e সিরিজের মান নির্ণয় করুন
print("\nফলাফল...\n", H.hermegrid3d([1,2], [1,2], [1,2], c))

আউটপুট

আমাদের অ্যারে... [[[[ 0 1]   [ 2 3]   [ 4 5]   [ 6 7]   [ 8 9]   [10 11]] [[12 13] [14 15] [16 17] [18 19] [20 21] [22 23]]] [[[24 25] [26 27] [28 29] [30 31] [32 33] [34 35]] [[36 37] [38 39] [40 41] [42 43] [44 45] [46 47]]]]
আমাদের অ্যারের মাত্রা... 4
আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ... int64
আমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকার... (2, 2, 6, 2)
ফলাফল... [[[[ 424. -1848.] [ 684. -2952.]] [[ 732. -3132.] [ 1170. -4968.]]] [[[ 440. -1908.] [ 708. -3042.]] [[ 756. -3222.] [ 1206. -5103.]]]]
  1. পাইথনে ৩ডি গুণক অ্যারে সহ x এবং y-এর কারtezিয়ান গুণফলে ২-ডি হার্মাইট সিরিজ মূল্যায়ন করুন

  2. পাইথনে ৩D সহগ অ্যারে দিয়ে x এবং y-র কার্টেশিয়ান প্রোডাক্টে ২D চেবিশেভ সিরিজ মূল্যায়ন করুন

  3. পাইথনে x, y, z-এর কার্টেশিয়ান গুণফলে 3-D Hermite_e সিরিজের মান নির্ণয়

  4. পাইথনে 1D সহগ অ্যারে সহ x এবং y-এর কার্টেশিয়ান গুণফলে 2-D Hermite_e সিরিজের মান নির্ণয়