बिंदु x, y पर 2D लीजेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.legendre.legval2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि दो आयामी लीजेंड्रे श्रृंखला के मानों को x और y से संबंधित मानों के जोड़े से बनने वाले 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 है। गुणांकों की सारणी को इस प्रकार क्रमित किया जाता है कि बहुअणु 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 legendre as L
गुणांकों की एक 3D सरणी बनाएं -
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
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) बिंदु x, y पर 2D लीजेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.legendre.legval2d() विधि का उपयोग करें -
print("\nResult...\n",L.legval2d([1,2],[1,2],c)) उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L
# Create a 3D array of coefficients
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
# 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 Legendre series at points x, y, use the polynomial.legendre.legval2d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",L.legval2d([1,2],[1,2],c)) आउटपुट
Our Array... [[[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] [[12 13 14 15 16 17] [18 19 20 21 22 23]]] Dimensions of our Array... 3 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2, 6) Result... [[ 36. 108.] [ 40. 117.] [ 44. 126.] [ 48. 135.] [ 52. 144.] [ 56. 153.]]