बिंदुओं (x, y) पर एक 2D लैगुएरे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.laguerre.lagval2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि दो आयामी बहुपद के मानों को x और y से संगत मानों के युग्मों के साथ गठित बिंदुओं पर लौटाती है।
पहला पैरामीटर x, y है। दो आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन उन बिंदुओं (x, y) पर किया जाता है, जहां x और y का आकार समान होना चाहिए। यदि x या y एक सूची या टपल है, तो इसे पहले एक ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और यदि यह एक ndarray नहीं है तो इसे एक स्केलर के रूप में माना जाता है।
दूसरा पैरामीटर, सी, गुणांकों की एक सरणी है जिसे क्रमबद्ध किया गया है ताकि मल्टीडिग्री, जे के पद का गुणांक c [i, j] में समाहित हो। यदि c का आयाम दो से अधिक है तो शेष सूचकांक गुणांकों के कई सेटों की गणना करते हैं।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L
गुणांक की 1d सरणी बनाएं -
c = np.array([3, 5])
सरणी प्रदर्शित करें -
print("Our 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)
बिंदुओं (x, y) पर एक 2D लैगुएरे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.laguerre.lagval2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि दो आयामी बहुपद के मानों को x और y से संगत मानों के जोड़े के साथ गठित बिंदुओं पर लौटाती है -
print("\nResult...\n",L.lagval2d([1,2],[1,2],c))
उदाहरण
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L # Create a 1d array of coefficients c = np.array([3, 5]) # Display the array print("Our 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 evaluate a 2D Laguerre series at points (x,y), use the polynomial.laguerre.lagval2d() method in Python Numpy print("\nResult...\n",L.lagval2d([1,2],[1,2],c))
आउटपुट
Our Array... [3 5] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2,) Result... [3. 5.]