Hermite_e बहुपद और x, y, z नमूना बिंदुओं का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में hermite_e.hermevander3d() का उपयोग करें। यह विधि स्यूडोवेंडरमंडमैट्रिक्स लौटाती है। पैरामीटर, x, y, z बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी एक ही आकार के हैं। dtypes को या तो float64 या complex128 में परिवर्तित किया जाएगा, जो इस बात पर निर्भर करता है कि कोई भी तत्व जटिल है या नहीं। स्केलर को 1-डी सरणियों में बदल दिया जाता है। पैरामीटर, डिग्री [x_deg, y_deg, z_deg] फ़ॉर्म की अधिकतम डिग्री की सूची है।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -
numpy को np के रूप में numpy.polynomial से H के रूप में आयात करें।numpy.array() विधि का उपयोग करके बिंदु निर्देशांकों की सरणियाँ बनाएँ, सभी समान आकार की -
x =np.array([1.5, 2.3])y =np.array([3.7, 4.4])z =np.array([5.3, 6.6])सरणियों को प्रदर्शित करें -
print("Array1...\n",x)print("\nArray2...\n",y)print("\nArray3...\n",z)डेटाटाइप प्रदर्शित करें -
प्रिंट("\nArray1 डेटाटाइप...\n",x.dtype)प्रिंट("\nArray2 डेटाटाइप...\n",y.dtype)print("\nArray3 डेटाटाइप...\n", z.dtype)दोनों सरणियों के आयामों की जाँच करें -
प्रिंट("\nArray1 के आयाम...\n",x.ndim)print("\nArray2 के आयाम...\n",y.ndim)print("\nऐरे3 के आयाम...\ n",z.ndim)दोनों सरणियों के आकार की जाँच करें -
प्रिंट("\nShape of Array1...\n",x.shape)print("\nShape of Array2...\n",y.shape)print("\nShape of Array3...\ n",z.shape)Hermite_e बहुपद और x, y, z नमूना बिंदुओं का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python में hermite_e.hermevander3d() का उपयोग करें -
x_deg, y_deg, z_deg =2, 3, 4print("\nResult...\n",H.hermevander3d(x,y,z, [x_deg, y_deg, z_deg]))उदाहरण
numpy को npfrom numpy.polynomial import hermite_e के रूप में H# के रूप में numpy आयात करें, numpy.array() methodx =np.array([1.5, 2.3])y =np.array का उपयोग करके सभी समान आकार के बिंदु निर्देशांकों की सरणियाँ बनाएं। ([3.7, 4.4])z =np.array([5.3, 6.6])# सरणियों को प्रदर्शित करें("Array1...\n",x)print("\nArray2...\n",y)print ("\nArray3...\n",z)# डेटाटाइपप्रिंट प्रदर्शित करें("\nArray1 डेटाटाइप...\n",x.dtype)print("\nArray2 डेटाटाइप...\n",y.dtype) प्रिंट ("\ n Array3 डेटाटाइप ... \ n", z.dtype) # दोनों सरणियों के आयामों की जाँच करेंप्रिंट ("\ n Array1 के आयाम ... \ n", x.ndim) प्रिंट ("\ n Array2 के आयाम। ..\n",y.ndim)print("\nArray3 के आयाम...\n",z.ndim)# दोनों सरणियों के आकार की जांच करेंप्रिंट("\nArray1 का आकार...\n",x .shape)print("\nShape of Array2...\n",y.shape)print("\nShape of Array3...\n",z.shape)# Hermite_e बहुपद का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए और x, y, z नमूना बिंदु, Python Numpyx_deg, y_deg, z_deg =2, 3, 4print("\nResult...\n",H.hermevander3d(x,y,z, में hermite_e.hermevander3d() का उपयोग करें।[x_deg, y_deg, z_deg]))आउटपुट
Array1... [1.5 2.3]Array2... [3.7 4.4]Array3... [5.3 6.6]Array1 datatype...float64Array2 datatype...float64Array3 datatype...float64Array1 के आयाम...1 के आयाम Array2...1Array3 का आयाम...1Array1 का आकार...(2,)Array2 का आकार...(2,)Array3 का आकार...(2,)परिणाम... [[1.0000000e+00 5.30000000e+00 2.70900000e+01 1.32977000e+02 6.23508100e+02 3.70000000e+00 1.96100000e+01 1.00233000e+02 4.92014900e+02 2.30697997e+03 1.26900000e+01 6.72570000e+01 3.43772100e+02 1.68747813e +03 7.91231779e+03 3.95530000e+01 2.09630900e+02 1.07149077e+03 5.25963928e+03 2.46616159e+04 1.50000e+00 7.95000000e+00 4.0635000e+01 1.99465500e+02 9.35262150e+02 5.55000000e+00 2.94150000e+01 1.50349500e+02 7.38022350e+02 3.46046996e+03 1.90350000e+01 1.00885500e+02 5.15658150e+02 2.53121720e+03 1.18684767e+04 5.93295000e+01 3.14446350e+02 1.60723616e+03 7.88945892e +03 3.6924238e+04 1.25000000e+00 6.62500000e+00 3.38625000e+01 1.66221250e+02 7 .79385125e+02 4.62500000e+00 2.45125000e+01 1.25291250e+02 6.15018625e+02 2.88372496e+03 1.58625000e+01 8.40712500e+01 4.29715125e+02 2.10934766e+03 9.89039724e+03 4.944038625e+01 2. +02 1.33936346e+03 6.57454910e+03 3.08270198e+04] [1.00000000e+00 6.60000000e+00 4.25600000e+01 2.67696000e+02 1.63911360e+03 4.40000000e+00 2.90400000e+01 1.87264000e+02 1.17786240e +03 7.21209984e+03 1.83600000e+01 1.21176000e+02 7.81401600e+02 4.91489856e+03 3.00941257e+04 7.19840000e+01 4.75094400e+02 3.06363904e+03 1.92698289e+04 1.17989953e+05 2.300000e+00 1.51800000e+01 9.78880000e+01 6.15700800e+02 3.76996128e+03 1.01200000e+01 6.67920000e+01 4.30707200e+02 2.70908352e+03 1.65878296e+04 4.22280000e+01 2.78704800e+02 1.79722368e+03 1.13042667e +04 6.92164891e+04 1.65563200e+02 1.09271712e+03 7.04636979e+03 4.43206064e+04 2.71376893e+05 4.29000000e+00 2.83140000e+01 1.82582400e+02 1.14841584e+03 7.03179734e+03 1.88760000e+01 1.24581600 e+02 8.03362560e+02 5.05302970e+03 3.09399083e+04 7.87644000e+01 5.19845040e+02 3.35221286e+03 2.10849148e+04 1.29103799e+05 3.08811360e+02 2.03815498e+03 1.31430115e+04 8.26675658e+ 04 5.06176900e+05]]