Hermite_e पॉलीनोमियल का वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में hermite_e.hermevander() का उपयोग करें। मेथड छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाता है। लौटाए गए मैट्रिक्स का आकार x.shape + (deg + 1,) होता है, जहां अंतिम इंडेक्स संबंधित Hermite_e पॉलीनोमियल की डिग्री होती है। dtype परिवर्तित x के समान होगा।
पैरामीटर, x बिंदुओं का एक ऐरे लौटाता है। dtype को float64 या complex128 में परिवर्तित किया जाता है यह इस बात पर निर्भर करता है कि क्या कोई एलिमेंट जटिल हैं। यदि x स्केलर है तो इसे 1-D ऐरे में परिवर्तित किया जाता है। पैरामीटर, deg परिणामी मैट्रिक्स की डिग्री है।
चरण
सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें:
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H
एक ऐरे बनाएं:
x = np.array([0, 1, -1, 2])
ऐरे प्रदर्शित करें:
print("हमारा ऐरे...\n", x)
आयाम जांचें:
print("\nहमारे ऐरे के आयाम...\n", x.ndim)
डेटा प्रकार प्राप्त करें:
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...\n", x.dtype)
आकार प्राप्त करें:
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...\n", x.shape)
Hermite_e पॉलीनोमियल का वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में hermite_e.hermevander() का उपयोग करें:
print("\nपरिणाम...\n", H.hermevander(x, 2))
उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
# एक ऐरे बनाएं
x = np.array([0, 1, -1, 2])
# ऐरे प्रदर्शित करें
print("हमारा ऐरे...\n", x)
# आयाम जांचें
print("\nहमारे ऐरे के आयाम...\n", x.ndim)
# डेटा प्रकार प्राप्त करें
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...\n", x.dtype)
# आकार प्राप्त करें
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...\n", x.shape)
# Hermite_e पॉलीनोमियल का वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में hermite_e.hermevander() का उपयोग करें
print("\nपरिणाम...\n", H.hermevander(x, 2))
आउटपुट
हमारा ऐरे... [ 0 1 -1 2] हमारे ऐरे के आयाम... 1 हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार... int64 हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार... (4,) परिणाम... [[ 1. 0. -1.] [ 1. 1. 0.] [ 1. -1. 0.] [ 1. 2. 3.]]
