Python में NumPy से हर्माइट श्रृंखला का मूल्यांकन करें (tensor=True के साथ)

परिचय

numpy.polynomial.hermite.hermval() में tensor=True (डिफ़ॉल्ट) होने पर, गुणांक सरणी के आकार को x के प्रत्येक आयाम के लिए दाईं ओर 1 से बढ़ाया जाता है, जिससे प्रत्येक गुणांक स्तंभ का प्रत्येक x मान के लिए मूल्यांकन होता है।



चरण

1. आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

2. बहुआयामी गुणांक सरणी बनाएं
c = np.arange(8).reshape(2, 4)
आकार: (2, 4) - 2 पंक्तियाँ (घात 0,1), 4 स्तंभ (4 बहुपद)

3. सरणी जानकारी प्रदर्शित करें
print("हमारी सरणी...\n", c)
print("\nआयाम...\n", c.ndim)
print("\nडेटा प्रकार...\n", c.dtype)
print("\nआकार...\n", c.shape)

4. tensor=True के साथ बिंदुओं [1, 2] पर मूल्यांकन करें
print("\nपरिणाम...\n", H.hermval([1, 2], c, tensor=True))

पूर्ण उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

c = np.arange(8).reshape(2, 4)

print("हमारी सरणी...\n", c)
print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", c.ndim)
print("\nहमारी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...\n", c.dtype)
print("\nहमारी सरणी ऑब्जेक्ट का आकार...\n", c.shape)

# tensor=True (डिफ़ॉल्ट) के साथ मूल्यांकन
print("\nपरिणाम...\n", H.hermval([1, 2], c, tensor=True))

आउटपुट
हमारी सरणी...
 [[0 1 2 3]
 [4 5 6 7]]
हमारी सरणी के आयाम...
 2
हमारी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...
 int64
हमारी सरणी ऑब्जेक्ट का आकार...
 (2, 4)
परिणाम...
 [[ 8. 16.]
 [11. 21.]
 [14. 26.]
 [17. 31.]]

व्याख्या
गुणांक सरणी (2×4): 4 बहुपद, प्रत्येक घात 1 तक (H₀, H₁)

बहुपद 0: [0, 4] → 0·H₀ + 4·H₁ = 8x
बहुपद 1: [1, 5] → 1·H₀ + 5·H₁ = 1 + 10x
बहुपद 2: [2, 6] → 2·H₀ + 6·H₁ = 2 + 12x
बहुपद 3: [3, 7] → 3·H₀ + 7·H₁ = 3 + 14x


tensor=True: प्रत्येक x मान (1, 2) के लिए सभी 4 बहुपदों का मूल्यांकन
आउटपुट आकार: (2, 4) → पंक्तियाँ: x मान, स्तंभ: बहुपद


x=1 x=2
बहुपद 0 (8x) 8 16
बहुपद 1 (1+10x) 11 21
बहुपद 2 (2+12x) 14 26
बहुपद 3 (3+14x) 17 31

	x=1	x=2
बहुपद 0 (8x)	8	16
बहुपद 1 (1+10x)	11	21
बहुपद 2 (2+12x)	14	26
बहुपद 3 (3+14x)	17	31