पायथन में x के प्रत्येक आयाम के लिए विस्तारित गुणांक सरणी आकार के साथ चेबिशेव श्रृंखला का मूल्यांकन करें

परिचय

पायथन में NumPy का उपयोग करके बिंदुओं x पर चेबिशेव श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए chebyshev.chebval() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर x है। यदि x सूची या टपल है, तो इसे ndarray में बदला जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और स्केलर माना जाता है। किसी भी स्थिति में, x या इसके तत्व स्वयं और c के तत्वों के साथ जोड़ और गुणा का समर्थन करने चाहिए।

दूसरा पैरामीटर C गुणांकों की एक सरणी है जिसे इस तरह व्यवस्थित किया गया है कि डिग्री n के पदों के गुणांक c[n] में समाहित हैं। यदि c बहुआयामी है तो शेष सूचकांक कई बहुपद गिनाते हैं। द्वि-आयामी मामले में गुणांकों को c के कॉलम में संग्रहीत माना जा सकता है।

तीसरा पैरामीटर tensor है। यदि True, तो गुणांक सरणी के आकार को दाईं ओर 1 के साथ विस्तारित किया जाता है, x के प्रत्येक आयाम के लिए एक। स्केलर का आयाम 0 होता है। परिणाम यह होता है कि c में गुणांकों का प्रत्येक कॉलम x के प्रत्येक तत्व के लिए मूल्यांकन किया जाता है। यदि False, तो x का प्रसार मूल्यांकन के लिए c के कॉलम पर होता है। यह कीवर्ड तब उपयोगी होता है जब c बहुआयामी हो। डिफ़ॉल्ट मान True है।

चरण

आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

गुणांकों की बहुआयामी सरणी बनाएं

c = np.arange(6).reshape(2, 3)

सरणी प्रदर्शित करें

print("हमारी सरणी...\n", c)

आयाम जांचें

print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", c.ndim)

डेटा प्रकार प्राप्त करें

print("\nहमारी सरणी वस्तु का डेटा प्रकार...\n", c.dtype)

आकार प्राप्त करें

print("\nहमारी सरणी वस्तु का आकार...\n", c.shape)

चेबिशेव श्रृंखला का मूल्यांकन करें (tensor=True)

print("\nपरिणाम (chebval)...\n", C.chebval([1, 2], c, tensor=True))

पूर्ण उदाहरण

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

# गुणांकों की बहुआयामी सरणी बनाएं
c = np.arange(6).reshape(2, 3)

# सरणी प्रदर्शित करें
print("हमारी सरणी...\n", c)

# आयाम जांचें
print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", c.ndim)

# डेटा प्रकार प्राप्त करें
print("\nहमारी सरणी वस्तु का डेटा प्रकार...\n", c.dtype)

# आकार प्राप्त करें
print("\nहमारी सरणी वस्तु का आकार...\n", c.shape)

# बिंदुओं x पर चेबिशेव श्रृंखला का मूल्यांकन करें
print("\nपरिणाम (chebval)...\n", C.chebval([1, 2], c, tensor=True))

आउटपुट

हमारी सरणी... 
 [[0 1 2]
  [3 4 5]]
हमारी सरणी के आयाम... 
 2
हमारी सरणी वस्तु का डेटा प्रकार... 
 int64
हमारी सरणी वस्तु का आकार... 
 (2, 3)
परिणाम (chebval)... 
 [[ 3.  6.]
  [ 5.  9.]
  [ 7. 12.]]