परिचय
पायथन में NumPy का उपयोग करके हर्माइट_ई बहुपद के लिए वैंडरमोंड मैट्रिक्स बनाने के लिए hermite_e.hermevander() विधि का उपयोग किया जाता है।
पैरामीटर्स
- x: बिंदुओं की सरणी। dtype को float64 या complex128 में परिवर्तित किया जाता है।
- deg: परिणामी मैट्रिक्स की डिग्री।
चरण-दर-चरण कार्यान्वयन
1. आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
2. सरणी बनाएं
x = np.array([0, 3.5, -1.4, 2.5])
3. सरणी प्रदर्शित करें
print("Our Array...\n", x)
4. आयाम जांचें
print("\nDimensions of our Array...\n", x.ndim)
5. डेटा प्रकार प्राप्त करें
print("\nDatatype of our Array object...\n", x.dtype)
6. आकार प्राप्त करें
print("\nShape of our Array object...\n", x.shape)
7. वैंडरमोंड मैट्रिक्स जनरेट करें
print("\nResult...\n", H.hermevander(x, 2))
पूर्ण उदाहरण कोड
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
# सरणी बनाएं
x = np.array([0, 3.5, -1.4, 2.5])
# सरणी प्रदर्शित करें
print("Our Array...\n", x)
# आयाम जांचें
print("\nDimensions of our Array...\n", x.ndim)
# डेटा प्रकार प्राप्त करें
print("\nDatatype of our Array object...\n", x.dtype)
# आकार प्राप्त करें
print("\nShape of our Array object...\n", x.shape)
# वैंडरमोंड मैट्रिक्स जनरेट करें
print("\nResult...\n", H.hermevander(x, 2))
आउटपुट
Our Array... [ 0. 3.5 -1.4 2.5]
Dimensions of our Array... 1
Datatype of our Array object... float64
Shape of our Array object... (4,)
Result... [[ 1. 0. -1. ] [ 1. 3.5 11.25] [ 1. -1.4 0.96] [ 1. 2.5 5.25]]
