पायथन नम्पाई में बिंदुओं x पर बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए polynomial.polyval() 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.polynomial import polyval
गुणांकों की बहुआयामी सरणी बनाएं:
c = np.arange(4).reshape(2, 2)
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)
बिंदुओं x पर बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए पायथन नम्पाई में polynomial.polyval() विधि का उपयोग करें:
print("\nपरिणाम...\n", polyval([1, 2], c, tensor=True))
उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval
# गुणांकों की बहुआयामी सरणी बनाएं
c = np.arange(4).reshape(2, 2)
# 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)
# बहुपद का मूल्यांकन करें
print("\nपरिणाम...\n", polyval([1, 2], c, tensor=True))
आउटपुट
हमारी सरणी...
[[0 1]
[2 3]]
हमारी सरणी के आयाम...
2
हमारी सरणी वस्तु का डेटा प्रकार...
int64
हमारी सरणी वस्तु का आकार...
(2, 2)
परिणाम...
[[2. 4.]
[4. 7.]]