पायथन में बिंदुओं x के बहुआयामी सरणी पर हर्माइट_e श्रृंखला का मूल्यांकन करें

पायथन नम्पाई में बिंदुओं x पर हर्माइट_e श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए hermite.hermeval() विधि का उपयोग करें।

पैरामीटर्स

पहला पैरामीटर (x): यदि x सूची या टपल है, तो इसे ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा यह अपरिवर्तित रहता है और स्केलर माना जाता है। किसी भी स्थिति में, x या इसके तत्व स्वयं और c के तत्वों के साथ जोड़ और गुणा का समर्थन करने चाहिए।

दूसरा पैरामीटर (C): गुणांकों की एक सरणी जिसे इस तरह व्यवस्थित किया जाता है कि डिग्री n के पदों के गुणांक c[n] में होते हैं। यदि c बहुआयामी है तो शेष सूचकांक कई बहुपद गिनाते हैं। दो आयामी मामले में गुणांकों को c के कॉलम में संग्रहीत माना जा सकता है।

तीसरा पैरामीटर (tensor): यदि True, तो गुणांक सरणी के आकार को दाईं ओर से एक से बढ़ाया जाता है, x के प्रत्येक आयाम के लिए एक। स्केलर में इस क्रिया के लिए आयाम 0 होता है। परिणाम यह होता है कि c में गुणांकों का प्रत्येक कॉलम x के प्रत्येक तत्व के लिए मूल्यांकित होता है। यदि False, तो x का प्रसारण मूल्यांकन के लिए c के कॉलम पर किया जाता है। यह कीवर्ड तब उपयोगी होता है जब c बहुआयामी हो। डिफ़ॉल्ट मान True है।

चरण

सबसे पहले आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:

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

गुणांकों की सरणी बनाएं:

c = np.array([1, 2, 3])

सरणी प्रदर्शित करें:

print("हमारी सरणी...\n", c)

आयाम जांचें:

print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", c.ndim)

डेटा प्रकार प्राप्त करें:

print("\nहमारी सरणी वस्तु का डेटा प्रकार...\n", c.dtype)

आकार प्राप्त करें:

print("\nहमारी सरणी वस्तु का आकार...\n", c.shape)

यहां x एक 2D सरणी है:

x = np.array([[1, 2], [3, 4]])

बिंदुओं x पर हर्माइट_e श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए पायथन नम्पाई में hermite.hermeval() विधि का उपयोग करें:

print("\nपरिणाम...\n", H.hermeval(x, c))

उदाहरण

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

# गुणांकों की सरणी बनाएं
c = np.array([1, 2, 3])

# सरणी प्रदर्शित करें
print("हमारी सरणी...\n", c)

# आयाम जांचें
print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", c.ndim)

# डेटा प्रकार प्राप्त करें
print("\nहमारी सरणी वस्तु का डेटा प्रकार...\n", c.dtype)

# आकार प्राप्त करें
print("\nहमारी सरणी वस्तु का आकार...\n", c.shape)

# यहां x एक 2D सरणी है
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# बिंदुओं x पर हर्माइट_e श्रृंखला का मूल्यांकन करें
print("\nपरिणाम...\n", H.hermeval(x, c))

आउटपुट

हमारी सरणी...
 [1 2 3]
हमारी सरणी के आयाम...
 1
हमारी सरणी वस्तु का डेटा प्रकार...
 int64
हमारी सरणी वस्तु का आकार...
 (3,)
परिणाम...
 [[ 3. 14.]
  [31. 54.]]