परिचय
पायथन में NumPy का उपयोग करके बिंदुओं (x, y) पर 2-D बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए polynomial.polyval2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x और y से संबंधित मानों के जोड़े से बने बिंदुओं पर द्वि-आयामी बहुपद के मान लौटाती है। x और y का आकार समान होना चाहिए। यदि x या y सूची या टपल है, तो इसे पहले ndarray में बदला जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और यदि यह ndarray नहीं है तो इसे स्केलर माना जाता है।
पैरामीटर c गुणांकों की एक सरणी है जिसे इस तरह व्यवस्थित किया गया है कि बहु-डिग्री i,j के पद का गुणांक c[i,j] में समाहित है। यदि c का आयाम दो से अधिक है तो शेष सूचकांक गुणांकों के कई सेट गिनाते हैं। यदि c में दो से कम आयाम हैं, तो इसे 2-D बनाने के लिए इसके आकार में अंतर्निहित रूप से 1 जोड़े जाते हैं। परिणाम का आकार c.shape[2:] + x.shape होगा।
चरण
आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval2d
गुणांकों की 3D सरणी बनाएं
c = np.arange(24).reshape(2, 2, 6)
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)
2-D बहुपद का मूल्यांकन करें
print("\nपरिणाम...\n", polyval2d([1, 2], [1, 2], c))
पूर्ण उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval2d
# गुणांकों की 3D सरणी बनाएं
c = np.arange(24).reshape(2, 2, 6)
# 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, y) पर 2-D बहुपद का मूल्यांकन करें
print("\nपरिणाम...\n", polyval2d([1, 2], [1, 2], c))
आउटपुट
हमारी सरणी...
[[[ 0 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15 16 17]
[18 19 20 21 22 23]]]
हमारी सरणी के आयाम...
3
हमारी सरणी वस्तु का डेटा प्रकार...
int64
हमारी सरणी वस्तु का आकार...
(2, 2, 6)
परिणाम...
[[ 36. 108.]
[ 40. 117.]
[ 44. 126.]
[ 48. 135.]
[ 52. 144.]
[ 56. 153.]]
