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पायथन में लैगुएर बहुपद का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स और x, y, z सम्मिश्र बिंदु सरणी उत्पन्न करें


x, y, z नमूना बिंदुओं के साथ लैगुएर बहुपद का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन नम्पी में laguerre.lagvander3d() का उपयोग करें। पैरामीटर x, y, z बिंदुओं की सरणी लौटाते हैं। डेटा प्रकार को float64 या complex128 में परिवर्तित किया जाता है यह इस पर निर्भर करता है कि क्या कोई तत्व सम्मिश्र है। यदि x स्केलर है तो इसे 1-डी सरणी में परिवर्तित किया जाता है। पैरामीटर deg [x_deg, y_deg, z_deg] रूप में अधिकतम डिग्री की सूची है।

चरण

सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:

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

numpy.array() विधि का उपयोग करके समान आकार के बिंदु निर्देशांकों की सरणियां बनाएं:

x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j]) y = np.array([0.+2.j, 1.+2.j]) z = np.array([2.+2.j, 3. + 3.j])

सरणियां प्रदर्शित करें:

print("Array1...\n", x) print("\nArray2...\n", y) print("\nArray3...\n", z)

डेटा प्रकार प्रदर्शित करें:

print("\nArray1 datatype...\n", x.dtype) print("\nArray2 datatype...\n", y.dtype) print("\nArray3 datatype...\n", z.dtype)

दोनों सरणियों के आयाम जांचें:

print("\nDimensions of Array1...\n", x.ndim) print("\nDimensions of Array2...\n", y.ndim) print("\nDimensions of Array3...\n", z.ndim)

दोनों सरणियों का आकार जांचें:

print("\nShape of Array1...\n", x.shape) print("\nShape of Array2...\n", y.shape) print("\nShape of Array3...\n", z.shape)

x, y, z नमूना बिंदुओं के साथ लैगुएर बहुपद का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन नम्पी में laguerre.lagvander3d() का उपयोग करें:

x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 4 print("\nResult...\n", L.lagvander3d(x, y, z, [x_deg, y_deg, z_deg]))

उदाहरण

import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L # numpy.array() विधि का उपयोग करके समान आकार के बिंदु निर्देशांकों की सरणियां बनाएं x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j]) y = np.array([0.+2.j, 1.+2.j]) z = np.array([2.+2.j, 3. + 3.j]) # सरणियां प्रदर्शित करें print("Array1...\n", x) print("\nArray2...\n", y) print("\nArray3...\n", z) # डेटा प्रकार प्रदर्शित करें print("\nArray1 datatype...\n", x.dtype) print("\nArray2 datatype...\n", y.dtype) print("\nArray3 datatype...\n", z.dtype) # दोनों सरणियों के आयाम जांचें print("\nDimensions of Array1...\n", x.ndim) print("\nDimensions of Array2...\n", y.ndim) print("\nDimensions of Array3...\n", z.ndim) # दोनों सरणियों का आकार जांचें print("\nShape of Array1...\n", x.shape) print("\nShape of Array2...\n", y.shape) print("\nShape of Array3...\n", z.shape) # x, y, z नमूना बिंदुओं के साथ लैगुएर बहुपद का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए laguerre.lagvander3d() का उपयोग करें x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 4 print("\nResult...\n", L.lagvander3d(x, y, z, [x_deg, y_deg, z_deg]))

आउटपुट

Array1... [-2.+2.j -1.+2.j] Array2... [0.+2.j 1.+2.j] Array3... [2.+2.j 3.+3.j] Array1 datatype... complex128 Array2 datatype... complex128 Array3 datatype... complex128 Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Dimensions of Array3... 1 Shape of Array1... (2,) Shape of Array2... (2,) Shape of Array3... (2,) Result... [[  1.      +0.j  -1.      -2.j  -3.      +0.j  -2.33333333 +3.33333333j  1.      +5.33333333j  1.      -2.j  -5.      +0.j  -3.      +6.j  4.33333333  +8.j   11.66666667 +3.33333333j -1.      -4.j  -7.      +6.j  3.      +12.j   15.66666667 +6.j   20.33333333 -9.33333333j  -5.      -4.66666667j -4.33333333 +14.66666667j 15.      +14.j   27.22222222 -5.77777778j 19.88888889 -31.33333333j  3.      -2.j  -7.      -4.j  -9.      +6.j  -0.33333333 +14.66666667j 13.66666667 +14.j  -1.      -8.j  -15.      +10.j  3.      +24.j  29.      +15.33333333j 41.66666667 -13.33333333j -11.      -10.j  -9.      +32.j  33.      +30.j   59.      -13.33333333j 42.33333333 -68.66666667j -24.33333333 -4.j  16.33333333 +52.66666667j 73.      +12.j  70.11111111 -71.77777778j -3.      -133.77777778j  5.      -8.j  -21.      -2.j -15.      +24.j  15.      +35.33333333j 47.66666667 +18.66666667j -11.      -18.j  -25.      +40.j  33.      +54.j  85.66666667 +5.33333333j 85.      -76.66666667j -37.      -12.j  13.      +86.j  111.      +36.j  126.33333333 -95.33333333j  27.      -209.33333333j -62.33333333 +16.66666667j 95.66666667 +108.j  187.      -50.j  89.88888889 -246.66666667j -151.22222222 -315.77777778j]  [  1.      +0.j  -2.      -3.j  -5.      +3.j  1.      +9.j  11.5     +6.j  0.      -2.j  -6.      +4.j  6.      +10.j  18.      -2.j  12.      -23.j -2.5     -2.j  -1.      +11.5j 18.5     +2.5j  15.5     -24.5j -16.75    -38.j  -4.66666667 +0.33333333j 10.33333333 +13.33333333j 22.33333333 -15.66666667j -7.66666667 -41.66666667j -55.66666667 -24.16666667j  2.      -2.j  -10.      -2.j  -4.      +16.j  20.      +16.j  35.      -11.j  -4.      -4.j  -4.      +20.j  32.      +8.j  32.      -40.j  -22.      -70.j  -9.      +1.j  21.      +25.j  42.      -32.j  -18.      -80.j -109.5    -42.5j  -8.66666667 +10.j  47.33333333 +6.j  13.33333333 -76.j -98.66666667 -68.j  -159.66666667 +63.j  1.5     -6.j  -21.      +7.5j  10.5     +34.5j  55.5     +7.5j  53.25    -60.j  -12.      -3.j  15.      +42.j  69.      -21.j  15.      -111.j -120.     -106.5j -15.75    +12.j  67.5     +23.25j 42.75    -107.25j -123.75   -129.75j -253.125  +43.5j  -5.      +28.5j  95.5     -42.j  -60.5    -157.5j -261.5    -16.5j  -228.5    +297.75j]]

  1. - पायथन में हर्माइट पॉलीनोमियल का सूडो वैंडरमोंड मैट्रिक्स और x, y, z फ्लोटिंग ऐरे ऑफ पॉइंट्स जनरेट करना

    हर्माइट पॉलीनोमियल (Hermite polynomial) और x, y, z सैंपल पॉइंट्स का सूडो वैंडरमोंड मैट्रिक्स (pseudo Vandermonde matrix) जनरेट करने के लिए, पायथन नम्पाई में hermite.hermvander3d() का उपयोग करें। मेथड सूडो-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाता है। पैरामीटर x, y, z पॉइंट कोऑर्डिनेट्स के ऐरे हैं, सभी का आकार समान

  1. - पायथन में चेबिशेव पॉलीनोमियल का सूडो वैंडरमोंड मैट्रिक्स और x, y, z फ्लोटिंग ऐरे ऑफ पॉइंट्स जनरेट करना

    चेबिशेव पॉलीनोमियल (Chebyshev polynomial) और x, y, z सैंपल पॉइंट्स का सूडो वैंडरमोंड मैट्रिक्स (pseudo Vandermonde matrix) जनरेट करने के लिए, पायथन नम्पाई में chebyshev.chebvander() का उपयोग करें। मेथड डिग्री deg और सैंपल पॉइंट्स (x, y, z) का सूडो-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाता है।पैरामीटर x, y, z पॉइंट

  1. - पायथन में हर्माइट बहुपद और x, y, z जटिल सरणी बिंदुओं का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करना

    हर्माइट बहुपद और x, y, z नमूना बिंदुओं का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन NumPy में hermite.hermvander3d() का उपयोग करें। यह विधि छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाती है। पैरामीटर x, y, z बिंदु निर्देशांकों की सरणियाँ हैं, सभी का आकार समान होता है। dtypes को float64 या complex128 में