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पायथन में निर्देशांक के जटिल सरणी के साथ दी गई डिग्री का एक छद्म-वैंडरमोंडे मैट्रिक्स उत्पन्न करें

दी गई डिग्री का छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyvander2() का उपयोग करें। विधि डिग्री डिग्री और नमूना बिंदुओं (x, y) के छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स को लौटाती है। पैरामीटर, x और y, बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी एक ही आकार के हैं। कोई भी तत्व जटिल है या नहीं, इस पर निर्भर करते हुए dtypes को या तो float64 या complex128 में बदल दिया जाएगा। स्केलर को 1-डी सरणियों में बदल दिया जाता है। पैरामीटर, डिग्री [x_deg, y_deg] फ़ॉर्म की अधिकतम डिग्री की सूची है।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d

numpy.array() विधि का उपयोग करके बिंदु निर्देशांकों की सरणियाँ बनाएँ, सभी समान आकार की -

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

सरणियों को प्रदर्शित करें -

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

डेटाटाइप प्रदर्शित करें -

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

दोनों सरणियों के आयामों की जाँच करें -

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

दोनों सरणियों के आकार की जाँच करें -

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

दी गई डिग्री का छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyvander2() का उपयोग करें -

x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",polyvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

उदाहरण

import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d

# Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j])
y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])

# Display the arrays
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)

# Display the datatype
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)

# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)

# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)

# To generate a Pseudo-Vandermonde matrix of given degree, use the polynomial.polyvander2() in Python Numpy
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",polyvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

आउटपुट

Array1...
   [-2.+2.j -1.+2.j]

Array2...
   [1.+2.j 2.+2.j]

Array1 datatype...
complex128

Array2 datatype...
complex128

Dimensions of Array1...
1

Dimensions of Array2...
1

Shape of Array1...
(2,)

Shape of Array2...
(2,)

Result...
   [[ 1. +0.j 1. +2.j -3. +4.j -11. -2.j -2. +2.j -6. -2.j -2.-14.j 26.-18.j 0. -8.j 16. -8.j 32.+24.j                -16.+88.j]
   [ 1. +0.j 2. +2.j 0. +8.j -16.+16.j -1. +2.j -6. +2.j -16. -8.j -16.-48.j -3. -4.j 2.-14.j 32.-24.j                112.+16.j]]

  1. पायथन में दी गई डिग्री का वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करें

    दी गई डिग्री का वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyvander() का उपयोग करें। विधि वांडरमोंडे मैट्रिक्स लौटाती है। लौटाए गए मैट्रिक्स का आकार x.shape + (डिग्री + 1,) है, जहां अंतिम सूचकांक x की शक्ति है। dtype परिवर्तित x के समान होगा। पैरामीटर, ए अंक की सरणी है। क

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