चेबिशेव बहुपद का वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन नम्पी में chebyshev.chebvander() का उपयोग करें। यह विधि वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाती है। लौटाए गए मैट्रिक्स का आकार x.shape + (deg + 1,) होता है, जहां अंतिम सूचकांक संबंधित चेबिशेव बहुपद की डिग्री है। dtype परिवर्तित x के समान होगा।
पैरामीटर a बिंदुओं की सरणी है। 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 परिणामी मैट्रिक्स की डिग्री है।
चरण
सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:
import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C
सरणी बनाएं:
x = np.array([0, 1, -1, 2])
सरणी प्रदर्शित करें:
print("Our Array...\n", x)आयाम जांचें:
print("\nDimensions of our Array...\n", x.ndim)डेटा प्रकार प्राप्त करें:
print("\nDatatype of our Array object...\n", x.dtype)आकार प्राप्त करें:
print("\nShape of our Array object...\n", x.shape)चेबिशेव बहुपद का वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन में chebyshev.chebvander() का उपयोग करें:
print("\nResult...\n", C.chebvander(x, 2))उदाहरण
import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C # सरणी बनाएं x = np.array([0, 1, -1, 2]) # सरणी प्रदर्शित करें print("Our Array...\n", x) # आयाम जांचें print("\nDimensions of our Array...\n", x.ndim) # डेटा प्रकार प्राप्त करें print("\nDatatype of our Array object...\n", x.dtype) # आकार प्राप्त करें print("\nShape of our Array object...\n", x.shape) # चेबिशेव बहुपद का वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए chebyshev.chebvander() का उपयोग करें print("\nResult...\n", C.chebvander(x, 2))आउटपुट
Our Array... [ 0 1 -1 2] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (4,) Result... [[ 1. 0. -1.] [ 1. 1. 1.] [ 1. -1. 1.] [ 1. 2. 7.]]
