पायथन में जटिल बिंदुओं के साथ लीजेंड्रे बहुपद का एक वेंडरमोंडे मैट्रिक्स उत्पन्न करें

लीजेंड्रे बहुपद का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन नम्पी में thepolynomial.legvander() विधि का उपयोग करें। विधि छद्म-वेंडरमोंडेमेट्रिक्स लौटाती है। लौटाए गए मैट्रिक्स का आकार x.shape + (डिग्री + 1,) है, जहां अंतिम सूचकांक संबंधित लीजेंड्रे बहुपद की डिग्री है। dtype परिवर्तित x के समान होगा।

पैरामीटर, x अंक की एक सरणी देता है। कोई भी तत्व जटिल है या नहीं, इस पर निर्भर करते हुए dtype को float64 या complex128 में बदल दिया जाता है। यदि x अदिश है तो इसे 1-डी सरणी में बदल दिया जाता है। पैरामीटर, डिग्री परिणामी मैट्रिक्स की डिग्री है।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L

एक सरणी बनाएं -

x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j, 0.+2.j, 1.+2.j, 2.+2.j])

सरणी प्रदर्शित करें -

print("Our Array...\n",c)

आयामों की जाँच करें -

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

डेटाटाइप प्राप्त करें -

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

आकार प्राप्त करें -

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

लीजेंड्रे बहुपद का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन में बहुपद.लेगवेंडर () विधि का उपयोग करें -

print("\nResult...\n",L.legvander(x, 2))

उदाहरण

import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L

# Create an array
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j, 0.+2.j, 1.+2.j, 2.+2.j])

# Display the array
print("Our Array...\n",x)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",x.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",x.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",x.shape)

# To generate a pseudo Vandermonde matrix of the Legendre polynomial, use the polynomial.legvander() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",L.legvander(x, 2))

आउटपुट

Our Array...
   [-2.+2.j -1.+2.j 0.+2.j 1.+2.j 2.+2.j]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
complex128

Shape of our Array object...
(5,)

Result...
   [[ 1. +0.j -2. +2.j -0.5-12.j]
   [ 1. +0.j -1. +2.j -5. -6.j]
   [ 1. +0.j 0. +2.j -6.5 +0.j]
   [ 1. +0.j 1. +2.j -5. +6.j]
   [ 1. +0.j 2. +2.j -0.5+12.j]]