পাইথনে 1d অ্যারের সহগ সহ x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-D Hermit_e সিরিজের মূল্যায়ন করুন

x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-D হারমাইট_ই সিরিজ মূল্যায়ন করতে, পাইথনে hermite_e.hermegrid2d(x, y, c) পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি x এবং y এর কার্টেসিয়ান গুণফলের বিন্দুতে দুটি মাত্রিক বহুপদীর মান প্রদান করে।

প্যারামিটারগুলি হল x, y। দ্বিমাত্রিক সিরিজ x এবং y এর কার্টেসিয়ান গুনফলের বিন্দুতে মূল্যায়ন করা হয়। যদি x বা y একটি তালিকা বা tuple হয়, এটি প্রথমে একটি ndarray তে রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় এটি অপরিবর্তিত থাকে এবং যদি এটি একটি ndarray না হয় তবে এটি একটি স্কেলার হিসাবে বিবেচিত হয়৷

প্যারামিটার, c হল সহগগুলির একটি বিন্যাস যাতে ডিগ্রী i,j-এর পদগুলির জন্য সহগগুলি c[i,j]-এ থাকে। যদি c এর মাত্রা দুইটির বেশি থাকে তবে অবশিষ্ট সূচকগুলি সহগগুলির একাধিক সেট গণনা 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.

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -

numpy-কে npfrom numpy হিসাবে আমদানি করুন. বহুপদীয় আমদানি hermit_e H হিসাবে

সহগগুলির একটি 1d অ্যারে তৈরি করুন −

c =np.array([3, 5])

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

মুদ্রণ("আমাদের অ্যারে...\n",c)

মাত্রা পরীক্ষা করুন −

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

ডেটাটাইপ −

মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...\n",c.dtype)

আকৃতি −

মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...\n", c.shape)

x এবং y এর কার্টেসিয়ান পণ্যের উপর একটি 2-D হারমাইট_ই সিরিজ মূল্যায়ন করতে, hermite_e.hermegrid2d(x, y, c) পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি x এবং y −

প্রিন্ট("\nফলাফল...\n", H.hermegrid2d([1,2],[1,2], c))

উদাহরণ

আউটপুট

আমাদের অ্যারে...[3 5]আমাদের অ্যারের মাত্রা...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের 1ডেটাটাইপ...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের int64শেপ...(2,)ফলাফল...[21। 34.]