চেবিশেভ বহুপদের ছদ্ম ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে, পাইথন নাম্পাই-এ chebyshev.chebvander2d() ব্যবহার করুন। এই পদ্ধতিটি ডিগ্রি deg এবং নমুনা বিন্দু (x, y)-এর ছদ্ম-ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স ফেরত দেয়। প্যারামিটার x, y হল বিন্দু সমন্বয়ের অ্যারে, যারা একই আকারের। ডিটা টাইপগুলি float64 বা complex128-এ রূপান্তরিত হবে, যেগুলো জটিল উপাদান রয়েছে কিনা তার উপর নির্ভর করে। স্কেলারগুলি 1-ডি অ্যারে-এ রূপান্তরিত হয়। প্যারামিটার deg হল সর্বোচ্চ ডিগ্রির তালিকা [x_deg, y_deg] আকারে।
ধাপসমূহ
প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C
numpy.array() পদ্ধতিতে একই আকারের বিন্দু সমন্বয়ের অ্যারে তৈরি করুন:
x = np.array([0.1, 1.4])
y = np.array([1.7, 2.8])
অ্যারেগুলো প্রদর্শন করুন:
print("অ্যারে১...\n", x)
print("\nঅ্যারে২...\n", y)
ডেটা টাইপ প্রদর্শন করুন:
print("\nঅ্যারে১ ডেটা টাইপ...\n", x.dtype)
print("\nঅ্যারে২ ডেটা টাইপ...\n", y.dtype)
উভয় অ্যারের মাত্রা যাচাই করুন:
print("\nঅ্যারে১-এর মাত্রা...\n", x.ndim)
print("\nঅ্যারে২-এর মাত্রা...\n", y.ndim)
উভয় অ্যারের আকার যাচাই করুন:
print("\nঅ্যারে১-এর আকার...\n", x.shape)
print("\nঅ্যারে২-এর আকার...\n", y.shape)
চেবিশেভ বহুপদের ছদ্ম ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স তৈরি করুন:
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nফলাফল...\n", C.chebvander2d(x, y, [x_deg, y_deg]))
সম্পূর্ণ উদাহরণ
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C
# একই আকারের বিন্দু সমন্বয়ের অ্যারে তৈরি করুন
x = np.array([0.1, 1.4])
y = np.array([1.7, 2.8])
# অ্যারেগুলো প্রদর্শন করুন
print("অ্যারে১...\n", x)
print("\nঅ্যারে২...\n", y)
# ডেটা টাইপ প্রদর্শন করুন
print("\nঅ্যারে১ ডেটা টাইপ...\n", x.dtype)
print("\nঅ্যারে২ ডেটা টাইপ...\n", y.dtype)
# উভয় অ্যারের মাত্রা যাচাই করুন
print("\nঅ্যারে১-এর মাত্রা...\n", x.ndim)
print("\nঅ্যারে২-এর মাত্রা...\n", y.ndim)
# উভয় অ্যারের আকার যাচাই করুন
print("\nঅ্যারে১-এর আকার...\n", x.shape)
print("\nঅ্যারে২-এর আকার...\n", y.shape)
# চেবিশেভ বহুপদের ছদ্ম ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স তৈরি করুন
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nফলাফল...\n", C.chebvander2d(x, y, [x_deg, y_deg]))
আউটপুট
অ্যারে১... [0.1 1.4]
অ্যারে২... [1.7 2.8]
অ্যারে১ ডেটা টাইপ... float64
অ্যারে২ ডেটা টাইপ... float64
অ্যারে১-এর মাত্রা... 1
অ্যারে২-এর মাত্রা... 1
অ্যারে১-এর আকার... (2,)
অ্যারে২-এর আকার... (2,)
ফলাফল...
[[ 1.0000000e+00 1.7000000e+00 4.7800000e+00 1.4552000e+01 1.0000000e-01 1.7000000e-01 4.7800000e-01 1.4552000e+00 -9.8000000e-01 -1.6660000e+00 -4.6844000e+00 -1.4260960e+01]
[ 1.0000000e+00 2.8000000e+00 1.4680000e+01 7.9408000e+01 1.4000000e+00 3.9200000e+00 2.0552000e+01 1.1117120e+02 2.9200000e+00 8.1760000e+00 4.2865600e+01 2.3187136e+02]]