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पायथन में एक शक्ति के लिए एक चेबीशेव श्रृंखला उठाएँ

चेबीशेव श्रृंखला को एक शक्ति में बढ़ाने के लिए, पायथन नम्पी में chebyshev.chebpow() विधि का उपयोग करें। चेबीशेव श्रृंखला c को पावर पॉव में लौटाता है। तर्क c निम्न से उच्च की ओर क्रमित गुणांकों का एक क्रम है। यानी, [1,2,3] श्रृंखला T_0 + 2*T_1 + 3*T_2 है। विधि शक्ति की चेबीशेव श्रृंखला लौटाती है।

पैरामीटर, सी चेबीशेव श्रृंखला गुणांक की 1-डी सरणी है जिसे निम्न से उच्च तक क्रमबद्ध किया गया है। पैरामीटर, शक्ति एक शक्ति है जिससे श्रृंखला को ऊपर उठाया जाएगा। पैरामीटर, अधिकतम शक्ति अनुमत अधिकतम शक्ति है। यह मुख्य रूप से श्रृंखला के विकास को असहनीय आकार तक सीमित करने के लिए है। डिफ़ॉल्ट 16 है।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

चेबीशेव श्रृंखला गुणांक की 1-डी सरणी बनाएं -

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

गुणांक सरणी प्रदर्शित करें -

print("Our coefficient 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)

चेबीशेव श्रृंखला को एक शक्ति में बढ़ाने के लिए, पायथन नम्पी में chebyshev.chebpow() विधि का उपयोग करें। चेबीशेव श्रृंखला c को पावर पॉव में लौटाता है। तर्क c निम्न से उच्च की ओर क्रमित गुणांकों का एक क्रम है। यानी, [1,2,3] श्रृंखला है T_0 + 2*T_1 + 3*T_2 -

print("\nResult...\n",C.chebdiv(c,3))

उदाहरण

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

# Create 1-D array of Chebyshev series coefficient
c = np.array([1,2,3])

# Display the coefficient array
print("Our coefficient Array...\n",c)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

# To raise a Chebyshev series to a power, use the chebyshev.chebpow() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",C.chebdiv(c,3))

आउटपुट

Our coefficient Array...
[1 2 3]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(3,)

Result...
(array([0.33333333, 0.66666667, 1. ]), array([0.]))

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