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पायथन में चेबीशेव श्रृंखला गुणांक के 1-डी सरणी के स्केल किए गए साथी मैट्रिक्स को वापस करें

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]]

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