बिंदु x पर एक Hermite श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में hermite.hermval() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, x, यदि x एक सूची या टपल है, तो इसे एक ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और इसे स्केलर के रूप में माना जाता है। किसी भी मामले में, x या उसके तत्वों को स्वयं के साथ और c के तत्वों के साथ जोड़ और गुणा का समर्थन करना चाहिए।
दूसरा पैरामीटर, सी, गुणांकों की एक सरणी का आदेश दिया गया ताकि डिग्री की शर्तों के गुणांक सी [एन] में निहित हों। यदि c बहुआयामी है तो शेष सूचकांक कई बहुपदों की गणना करते हैं। द्वि-आयामी मामले में गुणांकों को c के कॉलम में संग्रहीत माना जा सकता है।
तीसरा पैरामीटर, टेंसर, यदि सही है, तो गुणांक सरणी का आकार दाईं ओर वाले के साथ बढ़ाया जाता है, x के प्रत्येक आयाम के लिए एक। इस क्रिया के लिए स्केलर का आयाम 0 है। परिणाम यह है कि c में गुणांकों के प्रत्येक स्तंभ का मूल्यांकन x के प्रत्येक अवयव के लिए किया जाता है। यदि गलत है, तो मूल्यांकन के लिए x को c के कॉलम पर प्रसारित किया जाता है। यह कीवर्ड तब उपयोगी होता है जब c बहुआयामी हो। डिफ़ॉल्ट मान सही है।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H
गुणांक का एक बहुआयामी बनाएं -
c = np.array([[1,2],[3,4]])
सरणी प्रदर्शित करें -
print("Our Array...\n",c) आयामों की जाँच करें -
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
डेटाटाइप प्राप्त करें -
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype) आकार प्राप्त करें -
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
बिंदु x पर एक Hermite श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में hermite.hermval() विधि का उपयोग करें -
print("\nResult...\n",H.hermval([1,2],c)) उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# Create a multidimensional of coefficients
c = np.array([[1,2],[3,4]])
# Display the array
print("Our Array...\n",c)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
# To evaluate a Hermite series at points x, use the hermite.hermval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermval([1,2],c)) आउटपुट
Our Array... [[1 2] [3 4]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2) Result... [[ 7. 13.] [10. 18.]]