पायथन में जटिल बिंदुओं के साथ Hermite_e बहुपद का एक वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करें

Hermite_e बहुपद का Vandermonde मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में hermite_e.hermvander() का उपयोग करें। विधि छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाती है। रिटर्न मैट्रिक्स का आकार x.shape + (डिग्री + 1,) है, जहां अंतिम सूचकांक संबंधित Hermitepolynomial 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 hermite_e as H

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)

Hermite_e बहुपद का Vandermonde मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में hermite_e.hermvander() का उपयोग करें -

print("\nResult...\n",H.hermevander(x, 2))

उदाहरण

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

# 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 Vandermonde matrix of the Hermite_e polynomial, use the hermite_e.hermvander() in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermevander(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 -1.-8.j]
   [ 1.+0.j -1.+2.j -4.-4.j]
   [ 1.+0.j 0.+2.j -5.+0.j]
   [ 1.+0.j 1.+2.j -4.+4.j]
   [ 1.+0.j 2.+2.j -1.+8.j]]