Hermite_e बहुपद का Vandermonde मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में hermite_e.hermevander() का उपयोग करें। विधि छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाती है। रिटर्नमैट्रिक्स का आकार x.shape + (डिग्री + 1,) है, जहां अंतिम सूचकांक संबंधित Hermite_epolynomial की डिग्री है। dtype परिवर्तित x के समान ही होगा।
पैरामीटर, x अंक की एक सरणी देता है। कोई भी तत्व जटिल है या नहीं, इस पर निर्भर करते हुए dtype को float64 या complex128 में बदल दिया जाता है। यदि x अदिश है तो इसे 1-डी सरणी में बदल दिया जाता है। पैरामीटर, डिग्री परिणामी मैट्रिक्स की डिग्री है।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -
numpy को np के रूप में numpy.polynomial से H के रूप में आयात करें।एक सरणी बनाएं -
x =np.array([0, 1, -1, 2])सरणी प्रदर्शित करें -
प्रिंट ("हमारी सरणी...\n",c)आयामों की जाँच करें -
प्रिंट("\nहमारे एरे के आयाम...\n",c.ndim)डेटाटाइप प्राप्त करें -
प्रिंट("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप...\n",c.dtype)आकार प्राप्त करें -
प्रिंट("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...\n",c.shape)Hermite_e बहुपद का Vandermonde मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में hermite_e.hermevander() का उपयोग करें -
प्रिंट("\nपरिणाम...\n",H.hermevander(x, 2))उदाहरण
numpy से np के रूप में numpy आयात करें। बहुपद आयात hermite_e के रूप में एच # एक सरणी बनाएं x =np.array ([0, 1, -1, 2]) # सरणी प्रिंट प्रदर्शित करें ("हमारा सरणी ... \ n", x )# डाइमेंशनप्रिंट की जांच करें ("\ n हमारे ऐरे के आयाम ... \ n", x.ndim) # डेटाटाइपप्रिंट प्राप्त करें ("\ n हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप ... \ n", x.dtype) # शेपप्रिंट प्राप्त करें ("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...\n",x.shape)# Hermite_e बहुपद का वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpyprint("\nResult...\n" में hermite_e.hermevander() का उपयोग करें। ,H.hermevander(x, 2))आउटपुट
हमारा ऐरे... [ 0 1 -1 2] हमारे ऐरे के आयाम...1हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप...int64हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...(4,)परिणाम... [[ 1. 0. -1.] [1.1.0.] [1.1. 0.] [ 1. 2. 3.]]