পাইথনে জটিল অ্যারে বিন্দু সহ চেবিশেভ বহুপদের ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স তৈরি করুন

চেবিশেভ বহুপদের ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে, পাইথন নাম্পাই-এ chebyshev.chebvander() ব্যবহার করুন। এই পদ্ধতিটি ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স ফেরত দেয়। ফেরত ম্যাট্রিক্সের আকার হল x.shape + (deg + 1,), যেখানে শেষ সূচকটি সংশ্লিষ্ট চেবিশেভ বহুপদের ডিগ্রি। ডিটা টাইপ রূপান্তরিত x-এর মতোই থাকবে।

প্যারামিটার x হল বিন্দুগুলোর অ্যারে। ডিটা টাইপ float64 বা complex128-এ রূপান্তরিত হবে, যেগুলো জটিল উপাদান রয়েছে কিনা তার উপর নির্ভর করে। যদি x স্কেলার হয়, তবে এটি 1-ডি অ্যারে-এ রূপান্তরিত হয়। প্যারামিটার deg হল ফলাফল ম্যাট্রিক্সের ডিগ্রি।

ধাপসমূহ

প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

একটি অ্যারে তৈরি করুন:

x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j, 0.+2.j, 1.+2.j, 2.+2.j])

অ্যারেটি প্রদর্শন করুন:

print("আমাদের অ্যারে...\n", x)

মাত্রা যাচাই করুন:

print("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n", x.ndim)

ডেটা টাইপ পান:

print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...\n", x.dtype)

আকার পান:

print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকার...\n", x.shape)

চেবিশেভ বহুপদের ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স তৈরি করুন:

print("\nফলাফল...\n", C.chebvander(x, 2))

সম্পূর্ণ উদাহরণ

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

# একটি জটিল অ্যারে তৈরি করুন
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j, 0.+2.j, 1.+2.j, 2.+2.j])

# অ্যারেটি প্রদর্শন করুন
print("আমাদের অ্যারে...\n", x)

# মাত্রা যাচাই করুন
print("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n", x.ndim)

# ডেটা টাইপ পান
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ...\n", x.dtype)

# আকার পান
print("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকার...\n", x.shape)

# চেবিশেভ বহুপদের ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স তৈরি করুন
# পদ্ধতিটি ভ্যান্ডারমন্ড ম্যাট্রিক্স ফেরত দেয়। ফেরত ম্যাট্রিক্সের আকার হল x.shape + (deg + 1,)
# যেখানে শেষ সূচকটি সংশ্লিষ্ট চেবিশেভ বহুপদের ডিগ্রি। ডিটা টাইপ রূপান্তরিত x-এর মতোই থাকবে।
# প্যারামিটার x হল বিন্দুগুলোর অ্যারে। ডিটা টাইপ float64 বা complex128-এ রূপান্তরিত হবে।
# প্যারামিটার deg হল ফলাফল ম্যাট্রিক্সের ডিগ্রি।
print("\nফলাফল...\n", C.chebvander(x, 2))

আউটপুট

আমাদের অ্যারে... [-2.+2.j -1.+2.j 0.+2.j 1.+2.j 2.+2.j]
আমাদের অ্যারের মাত্রা... 1
আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটা টাইপ... complex128
আমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকার... (5,)
ফলাফল...
 [[ 1. +0.j -2. +2.j -1.-16.j]
 [ 1. +0.j -1. +2.j -7. -8.j]
 [ 1. +0.j  0. +2.j -9. +0.j]
 [ 1. +0.j  1. +2.j -7. +8.j]
 [ 1. +0.j  2. +2.j -1.+16.j]]