पॉलीनोमियल गुणांकों के 1-D ऐरे का स्केल्ड कम्पैनियन मैट्रिक्स लौटाने के लिए, Python Numpy में hermite_e.hermecompanion() मेथड का उपयोग करें। आधार पॉलीनोमियल को स्केल किया जाता है ताकि जब c एक Hermite_e आधार पॉलीनोमियल हो तो कम्पैनियन मैट्रिक्स सममित हो। यह अनस्केल्ड मामले की तुलना में बेहतर आइगेनवैल्यू अनुमान प्रदान करता है और आधार पॉलीनोमियल के लिए आइगेनवैल्यू वास्तविक होने की गारंटी होती है यदि numpy.linalg.eigvalsh का उपयोग करके उन्हें प्राप्त किया जाता है।
मेथड (deg, deg) आयामों का स्केल्ड कम्पैनियन मैट्रिक्स लौटाता है। पैरामीटर, c निम्न से उच्च डिग्री तक क्रमबद्ध Hermite सीरीज गुणांकों का एक 1-D ऐरे है।
चरण
सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें:
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H
गुणांकों का 1D ऐरे बनाएं:
c = np.array([1, 2, 3])
ऐरे प्रदर्शित करें:
print("हमारा ऐरे...\n", c)
आयाम जांचें:
print("\nहमारे ऐरे के आयाम...\n", c.ndim)
डेटा प्रकार प्राप्त करें:
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...\n", c.dtype)
आकार प्राप्त करें:
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...\n", c.shape)
पॉलीनोमियल गुणांकों के 1-D ऐरे का स्केल्ड कम्पैनियन मैट्रिक्स लौटाने के लिए, Python में hermite_e.hermecompanion() मेथड का उपयोग करें:
print("\nपरिणाम...\n", H.hermecompanion(c))
उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
# गुणांकों का 1D ऐरे बनाएं
c = np.array([1, 2, 3])
# ऐरे प्रदर्शित करें
print("हमारा ऐरे...\n", c)
# आयाम जांचें
print("\nहमारे ऐरे के आयाम...\n", c.ndim)
# डेटा प्रकार प्राप्त करें
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...\n", c.dtype)
# आकार प्राप्त करें
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...\n", c.shape)
# पॉलीनोमियल गुणांकों के 1-D ऐरे का स्केल्ड कम्पैनियन मैट्रिक्स लौटाने के लिए, Python Numpy में hermite_e.hermecompanion() मेथड का उपयोग करें
print("\nपरिणाम...\n", H.hermecompanion(c))
आउटपुट
हमारा ऐरे... [1 2 3] हमारे ऐरे के आयाम... 1 हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार... int64 हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार... (3,) परिणाम... [[ 0. 0.66666667] [ 1. -0.66666667]]
