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पायथन में गुणांक के कॉलम पर प्रसारित बिंदुओं x पर लेगेंड्र श्रृंखला का मूल्यांकन करें


परिचय

पायथन NumPy में polynomial.legendre.legval() विधि का उपयोग करके बिंदुओं x पर लेगेंड्र श्रृंखला का मूल्यांकन करें।

पैरामीटर्स

  • x: यदि x सूची या टपल है, तो इसे ndarray में बदला जाता है, अन्यथा यह अपरिवर्तित रहता है और स्केलर माना जाता है। किसी भी स्थिति में, x या इसके तत्व स्वयं और c के तत्वों के साथ जोड़ और गुणा का समर्थन करने चाहिए।
  • C: गुणांकों की सरणी, इस तरह क्रमबद्ध कि डिग्री n वाले पदों के गुणांक c[n] में समाहित हों। यदि c बहुआयामी है तो शेष सूचकांक कई बहुपद गिनाते हैं। द्वि-आयामी मामले में गुणांकों को c के कॉलम में संग्रहीत माना जा सकता है।
  • tensor: यदि True, तो गुणांक सरणी के आकार को दाईं ओर 1 से विस्तारित किया जाता है, x के प्रत्येक आयाम के लिए एक। स्केलर का आयाम 0 होता है। परिणाम यह होता है कि c में प्रत्येक गुणांक कॉलम का मूल्यांकन x के प्रत्येक तत्व के लिए किया जाता है। यदि False, तो x को मूल्यांकन के लिए c के कॉलम पर प्रसारित किया जाता है। यह कीवर्ड तब उपयोगी होता है जब c बहुआयामी हो। डिफ़ॉल्ट मान True है।

चरण

आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें

import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L

गुणांकों की बहुआयामी सरणी बनाएं

c = np.arange(4).reshape(2, 2)

सरणी प्रदर्शित करें

print("हमारी सरणी...\n", c)

आयाम जांचें

print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", c.ndim)

डेटाटाइप प्राप्त करें

print("\nहमारी सरणी वस्तु का डेटाटाइप...\n", c.dtype)

आकार प्राप्त करें

print("\nहमारी सरणी वस्तु का आकार...\n", c.shape)

बिंदुओं x पर लेगेंड्र श्रृंखला का मूल्यांकन करें

print("\nपरिणाम...\n", L.legval([1, 2], c, tensor=False))

पूर्ण उदाहरण

import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L

# गुणांकों की बहुआयामी सरणी बनाएं
c = np.arange(4).reshape(2, 2)

# सरणी प्रदर्शित करें
print("हमारी सरणी...\n", c)

# आयाम जांचें
print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", c.ndim)

# डेटाटाइप प्राप्त करें
print("\nहमारी सरणी वस्तु का डेटाटाइप...\n", c.dtype)

# आकार प्राप्त करें
print("\nहमारी सरणी वस्तु का आकार...\n", c.shape)

# बिंदुओं x पर लेगेंड्र श्रृंखला का मूल्यांकन करें
print("\nपरिणाम...\n", L.legval([1, 2], c, tensor=False))

आउटपुट

हमारी सरणी...
 [[0 1]
 [2 3]]

हमारी सरणी के आयाम...
 2

हमारी सरणी वस्तु का डेटाटाइप...
 int64

हमारी सरणी वस्तु का आकार...
 (2, 2)

परिणाम...
 [2. 7.]
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