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पायथन में निर्देशांक के जटिल सरणी के साथ Hermite_e बहुपद का एक छद्म वेंडरमोंडे मैट्रिक्स उत्पन्न करें

Hermite_e बहुपद का छद्म Vandermonde मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में thehermite_e.hermevander2d() का उपयोग करें। विधि छद्म-वेंडरमोंडेमेट्रिक्स लौटाती है। पैरामीटर, x, y बिंदु निर्देशांक की एक सरणी है, सभी एक ही आकार के हैं। तत्वों में से कोई भी जटिल है या नहीं, इस पर निर्भर करते हुए dtypes को या तो float64 या complex128 में परिवर्तित कर दिया जाएगा। स्केलर को 1-डी सरणियों में बदल दिया जाता है। पैरामीटर, डिग्री [x_deg, y_deg] फॉर्म की अधिकतम डिग्री की सूची है।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

numpy.array() विधि का उपयोग करके बिंदु निर्देशांकों की सरणियाँ बनाएँ, सभी समान आकार की -

x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j])
y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])

सरणियों को प्रदर्शित करें -

print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)

डेटाटाइप प्रदर्शित करें -

print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)

दोनों सरणियों के आयामों की जाँच करें -

print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)

दोनों सरणियों के आकार की जाँच करें -

print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)

Hermite_e बहुपद का छद्म Vandermonde मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में thehermite_e.hermevander2d() का उपयोग करें -

x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",H.hermevander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

उदाहरण

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

# Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j])
y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])

# Display the arrays
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)

# Display the datatype
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)

# Check the Dimensions of both the array
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)

# Check the Shape of both the array
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)

# To generate a pseudo Vandermonde matrix of the Hermite_e polynomial, use the hermite_e.hermevander2d() in Python Numpy
# The method returns the pseudo-Vandermonde matrix.

x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",H.hermevander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

आउटपुट

Array1...
   [-2.+2.j -1.+2.j]

Array2...
   [1.+2.j 2.+2.j]

Array1 datatype...
complex128

Array2 datatype...
complex128

Dimensions of Array1...
1

Dimensions of Array2...
1

Shape of Array1...
(2,)

Shape of Array2...
(2,)

Result...
   [[ 1. +0.j  1.  +2.j  -4. +4.j -14. -8.j  -2. +2.j  -6. -2.j
     0. -16.j  44. -12.j -1. -8.j  15. -10.j 36. +28.j -50.+120.j]
   [ 1.  +0.j  2.  +2.j  -1. +8.j -22. +10.j -1. +2.j  -6.  +2.j
   -15. -10.j  2. -54.j  -4. -4.j  0. -16.j  36. -28.j 128. +48.j]]

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    चेबीशेव बहुपद का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन नम्पी में thechebyshev.chebvander() का उपयोग करें। विधि डिग्री डिग्री और नमूना बिंदुओं (x, y) के छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स को लौटाती है। पैरामीटर x, y बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी समान आकार के हैं। किसी भी तत्व के जटिल होने

  1. पायथन में जटिल बिंदुओं के साथ चेबीशेव बहुपद का एक वेंडरमोंडे मैट्रिक्स उत्पन्न करें

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