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पायथन में दिए गए जटिल मूलों के साथ लैगुएर श्रृंखला जनरेट करें

पायथन में NumPy का उपयोग करके दिए गए मूलों के साथ लैगुएर श्रृंखला बनाने के लिए laguerre.lagfromroots() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि गुणांकों की 1-D सरणी लौटाती है।

पैरामीटर्स

  • roots: मूलों को समाहित करने वाला अनुक्रम।

वापसी मान

  • यदि सभी मूल वास्तविक हैं तो आउटपुट एक वास्तविक सरणी होती है।
  • यदि कुछ मूल जटिल हैं, तो आउटपुट जटिल होता है भले ही परिणाम में सभी गुणांक वास्तविक हों।

चरण

  1. आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
  2. laguerre.lagfromroots() का उपयोग करके दिए गए मूलों के साथ लैगुएर श्रृंखला जनरेट करें
  3. डेटा प्रकार प्राप्त करें
  4. आकार प्राप्त करें

उदाहरण

from numpy.polynomial import laguerre as L

# दिए गए मूलों के साथ लैगुएर श्रृंखला जनरेट करें
j = complex(0, 1)
print("परिणाम...\n", L.lagfromroots((-j, j)))

# डेटा प्रकार प्राप्त करें
print("\nप्रकार...\n", L.lagfromroots((-j, j)).dtype)

# आकार प्राप्त करें
print("\nआकार...\n", L.lagfromroots((-j, j)).shape)

आउटपुट

परिणाम...   [ 3.+0.j -4.+0.j 2.-0.j]
प्रकार... complex128
आकार... (3,)
  1. - पायथन में दिए गए सम्मिश्र रूट्स के साथ चेबिशेव श्रृंखला उत्पन्न करें

    दिए गए रूट्स के साथ चेबिशेव श्रृंखला उत्पन्न करने के लिए, पायथन नम्पी में chebyshev.chebfromroots() विधि का उपयोग करें। यह विधि गुणांकों की 1-डी सरणी लौटाती है। यदि सभी रूट्स वास्तविक हैं तो आउटपुट एक वास्तविक सरणी होती है, यदि कुछ रूट्स सम्मिश्र हैं, तो आउटपुट सम्मिश्र होता है भले ही परिणाम में सभी

  1. - पायथन में सम्मिश्र बिंदुओं की सरणी के साथ दी गई डिग्री की वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करें

    परिचय पायथन में NumPy का उपयोग करके दी गई डिग्री की वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए polynomial.polyvander() का उपयोग करें। यह विधि वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाती है। लौटाई गई मैट्रिक्स का आकार x.shape + (deg + 1,) होता है, जहां अंतिम सूचकांक x की घात है। dtype परिवर्तित x के समान होगा। पैरामीटर

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    विवरण numpy.polynomial.polynomial.polyfromroots() फंक्शन दिए गए मूलों से मोनिक बहुपद (leading coefficient 1) के गुणांक उत्पन्न करता है। यह 1-D गुणांक ऐरे लौटाता है। यदि सभी मूल वास्तविक हैं तो आउटपुट वास्तविक होता है; अन्यथा कॉम्प्लेक्स। चरण from numpy.polynomial import polynomial as P # मोनिक बहु