बहुपद गुणांक के 1-डी सरणी के स्केल किए गए साथी मैट्रिक्स को वापस करने के लिए, पायथन नम्पी में thechebyshev.chebcompanion() विधि लौटाएं। आधार बहुपदों को स्केल किया जाता है ताकि जब c एक चेबीशेव आधार बहुपद है तो सहयोगी मैट्रिक्स सममित है। यह अनस्केल्ड केस की तुलना में बेहतर आइजनवैल्यू अनुमान प्रदान करता है और आधार बहुपदों के लिए eigenvalues वास्तविक होने की गारंटी है यदि उन्हें प्राप्त करने के लिए numpy.linalg.eigvalsh का उपयोग किया जाता है। यह विधि आयामों का स्केल्डकंपैनियन मैट्रिक्स लौटाती है (डिग्री, डिग)। पैरामीटर, c चेबीशेव श्रृंखला के गुणांकों की एक 1-डी सरणी है जिसे निम्न से उच्च डिग्री तक क्रमबद्ध किया गया है।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -
import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C
गुणांकों की 1D सरणी बनाएं -
c = np.array([1, 2, 3])
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) बहुपद गुणांक के 1-डी सरणी के स्केल किए गए साथी मैट्रिक्स को वापस करने के लिए, पायथन नम्पी में thechebyshev.chebcompanion() विधि लौटाएं -
print("\nResult...\n",C.chebcompanion(c)) उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C
# Create a 1D array of coefficients
c = np.array([1, 2, 3])
# 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 return the scaled companion matrix of a 1-D array of polynomial coefficients, return the chebyshev.chebcompanion() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",C.chebcompanion(c)) आउटपुट
Our Array... [1 2 3] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3,) Result... [[ 0. 0.47140452] [ 0.70710678 -0.33333333]]