पायथन में गुणांक के स्तंभों पर प्रसारित x बिंदुओं पर एक Hermite_e श्रृंखला का मूल्यांकन करें

बिंदु x पर एक Hermite_e श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में hermite.hermeval() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, x, यदि x एक सूची या टपल है, तो इसे एक ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और इसे एक के रूप में माना जाता है। अदिश किसी भी स्थिति में, x या उसके तत्वों को स्वयं के साथ और c के तत्वों के साथ जोड़ और गुणा का समर्थन करना चाहिए।

दूसरा पैरामीटर, सी, गुणांकों की एक सरणी का आदेश दिया गया ताकि डिग्री की शर्तों के गुणांक सी [एन] में निहित हों। यदि c बहुआयामी है तो शेष सूचकांक कई बहुपदों की गणना करते हैं। द्वि-आयामी मामले में गुणांकों को c के कॉलम में संग्रहीत माना जा सकता है।

तीसरा पैरामीटर, टेंसर, यदि सही है, तो गुणांक सरणी का आकार दाईं ओर वाले के साथ बढ़ाया जाता है, x के प्रत्येक आयाम के लिए एक। इस क्रिया के लिए स्केलर का आयाम 0 है। परिणाम यह है कि c में गुणांकों के प्रत्येक स्तंभ का मूल्यांकन x के प्रत्येक अवयव के लिए किया जाता है। यदि गलत है, तो मूल्यांकन के लिए x को c के कॉलम पर प्रसारित किया जाता है। यह कीवर्ड तब उपयोगी होता है जब c बहुआयामी हो। डिफ़ॉल्ट मान सही 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 एक बहुआयामी सरणी बनाएं -
 
c =np.arange(4).reshape(2,2)
 

 सरणी प्रदर्शित करें -
 
प्रिंट ("हमारी सरणी...\n",c)
 

 आयामों की जाँच करें -
 
प्रिंट("\nहमारे ऐरे 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)
 

 बिंदु x पर Hermite_e श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में hermite.hermeval() विधि का उपयोग करें -
 
प्रिंट("\nResult...\n",H.hermeval([1,2],c, tensor =False))
 
उदाहरण
 
 numpy के रूप में numpy से numpy.polynomial import hermite_e को H# के रूप में आयात करें। c)# डाइमेंशन्सप्रिंट की जांच करें ("\ n हमारे ऐरे के आयाम ... \ n", c.ndim) # डेटाटाइपप्रिंट प्राप्त करें ("\ n हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप ... \ n", c.dtype) # प्राप्त करें शेपप्रिंट("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...\n",c.shape)# अंक x पर Hermite_e श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpyprint("\nResult...\n में hermite.hermeval() विधि का उपयोग करें। ",H.hermeval([1,2],c, tensor =False))
 
आउटपुट
 
हमारी सरणी... [[0 1] [2 3]]हमारे Array के आयाम...2हमारे Array ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...int64हमारे Array ऑब्जेक्ट का आकार...(2, 2)परिणाम... [2. 7.]