पायथन में जटिल-मान इनपुट का वर्ग लौटाएं

सरणी इनपुट के तत्व-वार वर्ग को वापस करने के लिए, पायथन में numpy.square() विधि का उपयोग करें। विधि तत्व-वार x*x, समान आकार और dtype x के रूप में लौटाती है। यह एक अदिश है यदि x एक अदिश है। पहला पैरामीटर, x इनपुट डेटा है। दूसरा पैरामीटर, आउट वह स्थान है जिसमें परिणाम संग्रहीत किया जाता है। यदि प्रदान किया गया है, तो इसका एक आकार होना चाहिए जिससे इनपुट प्रसारित हो। यदि प्रदान नहीं किया गया है या कोई नहीं, एक ताजा आवंटित सरणी वापस कर दी जाती है। एक टपल (केवल एक कीवर्ड तर्क के रूप में संभव) की लंबाई आउटपुट की संख्या के बराबर होनी चाहिए।

तीसरा पैरामीटर, जहां, यह स्थिति इनपुट पर प्रसारित की जाती है। उन स्थानों पर जहां स्थिति सही है, आउट ऐरे को ufunc परिणाम पर सेट किया जाएगा। कहीं और, आउट ऐरे अपने मूल मान को बनाए रखेगा। ध्यान दें कि यदि डिफ़ॉल्ट आउट =कोई नहीं के माध्यम से एक अप्रारंभीकृत आउट सरणी बनाई जाती है, तो इसके भीतर के स्थान जहां स्थिति गलत है, प्रारंभिक नहीं रहेगा।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें-

import numpy as np

सरणी () विधि का उपयोग करके एक संख्यात्मक सरणी बनाना। हमने जटिल प्रकार के तत्वों को जोड़ा है -

arr = np.array([[3 + 4j, 5 + 7j], [2 + 6j, -2j]])

सरणी प्रदर्शित करें -

print("Our Array...\n",arr)

आयामों की जाँच करें -

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

डेटाटाइप प्राप्त करें -

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

सरणी इनपुट के तत्व-वार वर्ग को वापस करने के लिए, पायथन में numpy.square() विधि का उपयोग करें। विधि तत्व-वार x*x, समान आकार और dtype x के रूप में लौटाती है। यह एक अदिश है यदि x एक अदिश है -

print("\nResult...\n",np.square(arr))

उदाहरण

import numpy as np

# Creating a numpy array using the array() method

# We have added elements of complex type
arr = np.array([[3 + 4j, 5 + 7j], [2 + 6j, -2j]])

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# To return the element-wise square of the array input, use the numpy.square() method in Python
print("\nResult...\n",np.square(arr))

आउटपुट

Our Array...
[[ 3.+4.j 5.+7.j]
[ 2.+6.j -0.-2.j]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
complex128

Result...
[[ -7.+24.j -24.+70.j]
[-32.+24.j -4. +0.j]]