পাইথনে বহুমাত্রিক সহগ থাকলে পলিনোমিয়াল মূল্যায়ন

পাইথনে পলিনোমিয়ালকে x বিন্দুতে মূল্যায়ন করার জন্য polynomial.polyval() মেথড ব্যবহার করা হয়। প্রথম প্যারামিটার x, যদি x তালিকা বা টাপল হয়, তবে ndarray-তে রূপান্তরিত হয়, অন্যথায় অপরিবর্তিত থাকে এবং স্কেলার হিসেবে বিবেচিত হয়। উভয় ক্ষেত্রেই, 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 পদ들의 সহগ c[n]-তে থাকে। যদি c বহুমাত্রিক হয়, তবে বাকি ইন্ডেক্সগুলো একাধিক পলিনোমিয়াল গণনা করে। দ্বিমাত্রিক ক্ষেত্রে সহগগুলো c-র কলামগুলিতে সংরক্ষিত থাকে 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.polynomial import polyval

সহগের বহুমাত্রিক অ্যারে তৈরি করুন:

c = np.arange(4).reshape(2,2)

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)

polynomial.polyval() মেথড ব্যবহার করে পলিনোমিয়ালকে x বিন্দুতে মূল্যায়ন করুন (tensor=True):

print("\nফলাফল...\n", polyval([1,2], c, tensor=True))

উদাহরণ

import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval

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

# 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)

# পলিনোমিয়াল মূল্যায়ন করুন
print("\nফলাফল...\n", polyval([1,2], c, tensor=True))

আউটপুট

আমাদের অ্যারে... [[0 1] [2 3]]
আমাদের অ্যারের মাত্রা... 2
আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ... int64
আমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকার... (2, 2)
ফলাফল... [[2. 4.] [4. 7.]]