परिचय
पायथन में NumPy का उपयोग करके लेगेंड्रे बहुपद के लिए छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स बनाने के लिए legendre.legvander2d() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाती है। लौटाए गए मैट्रिक्स का आकार x.shape + (deg + 1,) होता है, जहां अंतिम सूचकांक संबंधित लेगेंड्रे बहुपद की डिग्री होती है। dtype परिवर्तित x के समान होगा।
पैरामीटर्स
- x, y: बिंदु निर्देशांकों की सरणियाँ, सभी समान आकार की। dtypes को float64 या complex128 में परिवर्तित किया जाता है। स्केलर को 1-डी सरणियों में परिवर्तित किया जाता है।
- deg: अधिकतम डिग्री की सूची, प्रारूप [x_deg, y_deg] में।
चरण-दर-चरण कार्यान्वयन
1. आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L
2. बिंदु निर्देशांकों की सरणियाँ बनाएं
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j])
y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])
3. सरणियों को प्रदर्शित करें
print("Array1...\n", x)
print("\nArray2...\n", y)
4. डेटा प्रकार जांचें
print("\nArray1 datatype...\n", x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n", y.dtype)
5. आयाम जांचें
print("\nDimensions of Array1...\n", x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n", y.ndim)
6. आकार जांचें
print("\nShape of Array1...\n", x.shape)
print("\nShape of Array2...\n", y.shape)
7. छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स जनरेट करें
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n", L.legvander2d(x, y, [x_deg, y_deg]))
पूर्ण उदाहरण कोड
import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L
# बिंदु निर्देशांकों की सरणियाँ बनाएं
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j])
y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])
# सरणियों को प्रदर्शित करें
print("Array1...\n", x)
print("\nArray2...\n", y)
# डेटा प्रकार प्रदर्शित करें
print("\nArray1 datatype...\n", x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n", y.dtype)
# आयाम जांचें
print("\nDimensions of Array1...\n", x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n", y.ndim)
# आकार जांचें
print("\nShape of Array1...\n", x.shape)
print("\nShape of Array2...\n", y.shape)
# छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स जनरेट करें
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n", L.legvander2d(x, y, [x_deg, y_deg]))
आउटपुट
Array1... [-2.+2.j -1.+2.j]
Array2... [1.+2.j 2.+2.j]
Array1 datatype... complex128
Array2 datatype... complex128
Dimensions of Array1... 1
Dimensions of Array2... 1
Shape of Array1... (2,)
Shape of Array2... (2,)
Result... [[ 1. +0.j 1. +2.j -5. +6.j ... -81.5 +352.j]
[ 1. +0.j 2. +2.j -0.5 +12.j ... 437. +73.j]]
