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पायथन में चेबिशेव श्रृंखला को घात तक बढ़ाएं


चेबिशेव श्रृंखला को घात तक बढ़ाने के लिए पायथन नम्पाई में chebyshev.chebpow() विधि का उपयोग करें। यह विधि घात pow तक बढ़ाई गई चेबिशेव श्रृंखला c लौटाती है। तर्क c निम्न से उच्च क्रम तक व्यवस्थित गुणांकों का अनुक्रम है, अर्थात [1,2,3] श्रृंखला T_0 + 2*T_1 + 3*T_2 है। यह विधि घात की चेबिशेव श्रृंखला लौटाती है।

पैरामीटर्स:

  • c: निम्न से उच्च क्रम तक व्यवस्थित चेबिशेव श्रृंखला गुणांकों की 1-D सरणी।
  • power: वह घात जिस तक श्रृंखला को बढ़ाया जाएगा।
  • maxpower: अनुमत अधिकतम घात। यह मुख्य रूप से श्रृंखला के असहनीय आकार तक बढ़ने को सीमित करने के लिए है। डिफ़ॉल्ट 16 है।

चरण

सबसे पहले आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:

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

चेबिशेव श्रृंखला गुणांक की 1-D सरणी बनाएं:

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

गुणांक सरणी प्रदर्शित करें:

print("हमारी गुणांक 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)

चेबिशेव श्रृंखला को घात तक बढ़ाने के लिए पायथन नम्पाई में chebyshev.chebpow() विधि का उपयोग करें। यह विधि घात pow तक बढ़ाई गई चेबिशेव श्रृंखला c लौटाती है। तर्क c निम्न से उच्च क्रम तक व्यवस्थित गुणांकों का अनुक्रम है, अर्थात [1,2,3] श्रृंखला T_0 + 2*T_1 + 3*T_2 है:

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

उदाहरण

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

# चेबिशेव श्रृंखला गुणांक की 1-D सरणी बनाएं
c = np.array([1, 2, 3])

# गुणांक सरणी प्रदर्शित करें
print("हमारी गुणांक 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)

# चेबिशेव श्रृंखला को घात तक बढ़ाएं
print("\nपरिणाम...\n", C.chebdiv(c, 3))

आउटपुट

हमारी गुणांक सरणी...
 [1 2 3]
हमारी सरणी के आयाम...
 1
हमारी सरणी वस्तु का डेटा प्रकार...
 int64
हमारी सरणी वस्तु का आकार...
 (3,)
परिणाम...
 (array([0.33333333, 0.66666667, 1.        ]), array([0.]))
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