बहुपद गुणांकों के 1-डी सरणी के स्केल किए गए साथी मैट्रिक्स को वापस करने के लिए, Python Numpy में thehermite_e.hermecompanion() विधि लौटाएं। आधार बहुपदों को स्केल किया जाता है ताकि जब c एक Hermite_e आधार बहुपद हो तो साथी मैट्रिक्स सममित हो। यह स्केल न किए गए केस की तुलना में बेहतर आइजनवैल्यू अनुमान प्रदान करता है और आधार बहुपदों के लिए eigenvalues वास्तविक होने की गारंटी है यदि उन्हें प्राप्त करने के लिए numpy.linalg.eigvalsh का उपयोग किया जाता है।
विधि आयामों के स्केल किए गए साथी मैट्रिक्स (डिग्री, डिग्री) को लौटाती है। पैरामीटर, c हरमाइट श्रेणी के गुणांकों की 1-डी सरणी है जिसे निम्न से उच्च डिग्री तक क्रमित किया गया है।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -
numpy को np के रूप में numpy.polynomial से H के रूप में आयात करें।गुणांकों की 1डी सरणी बनाएं -
c =np.array([1, 2, 3])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)बहुपद गुणांक के 1-डी सरणी के स्केल किए गए साथी मैट्रिक्स को वापस करने के लिए, पायथन में thehermite_e.hermecompanion() विधि लौटाएं -
प्रिंट("\nपरिणाम...\n",H.hermecompanion(c))उदाहरण
numpy से np के रूप में numpy आयात करें। बहुपद आयात hermite_e के रूप में H# गुणांक की 1D सरणी बनाएंsc =np.array([1, 2, 3])# सरणी प्रिंट प्रदर्शित करें ("हमारा सरणी...\n",c )# डाइमेंशनप्रिंट की जांच करें ("\ n हमारे ऐरे के आयाम ... \ n", c.ndim) # डेटाटाइपप्रिंट प्राप्त करें ("\ n हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप ... \ n", c.dtype) # शेपप्रिंट प्राप्त करें ("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...\n",c.shape)# बहुपद गुणांक के 1-डी सरणी के स्केल किए गए साथी मैट्रिक्स को वापस करने के लिए, पायथन Numpyprint("\ में hermite_e.hermecompanion() विधि लौटाएं। nResult...\n",H.hermecompanion(c))आउटपुट
हमारी ऐरे... [1 2 3]हमारे ऐरे के आयाम...1हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप...इंट64हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...(3,)परिणाम... [[0. 0.666666667] [ 1.-0.666666667]]