पायथन नम्पाई में बिंदुओं x, y पर 2D लेगेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए polynomial.legendre.legval2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x और y से संबंधित मानों के जोड़े से बने बिंदुओं पर द्वि-आयामी लेगेंड्रे श्रृंखला के मान लौटाती है।
पैरामीटर्स
पहला पैरामीटर (x, y): द्वि-आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन बिंदुओं (x, y) पर किया जाता है, जहां x और y का आकार समान होना चाहिए। यदि x या y सूची या टपल है, तो इसे पहले ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा यह अपरिवर्तित रहता है और यदि यह ndarray नहीं है तो इसे स्केलर माना जाता है।
दूसरा पैरामीटर (c): गुणांकों की एक सरणी जिसे इस तरह व्यवस्थित किया जाता है कि बहु-डिग्री i, j के पद का गुणांक c[i, j] में होता है। यदि c का आयाम दो से अधिक है तो शेष सूचकांक गुणांकों के कई सेट गिनाते हैं।
चरण
सबसे पहले आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:
import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L
गुणांकों की 3D सरणी बनाएं:
c = np.arange(24).reshape(2, 2, 6)
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, y पर 2D लेगेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए पायथन नम्पाई में polynomial.legendre.legval2d() विधि का उपयोग करें:
print("\nपरिणाम...\n", L.legval2d([1, 2], [1, 2], c))
उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L
# गुणांकों की 3D सरणी बनाएं
c = np.arange(24).reshape(2, 2, 6)
# 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)
# 2D लेगेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करें
print("\nपरिणाम...\n", L.legval2d([1, 2], [1, 2], c))
आउटपुट
हमारी सरणी...
[[[ 0 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15 16 17]
[18 19 20 21 22 23]]]
हमारी सरणी के आयाम...
3
हमारी सरणी वस्तु का डेटा प्रकार...
int64
हमारी सरणी वस्तु का आकार...
(2, 2, 6)
परिणाम...
[[ 36. 108.]
[ 40. 117.]
[ 44. 126.]
[ 48. 135.]
[ 52. 144.]
[ 56. 153.]]