पायथन में हर्माइट श्रृंखला गुणांकों की 1-D सरणी का स्केल्ड साथी मैट्रिक्स लौटाना

1-D सरणी के बहुपद गुणांकों का स्केल्ड साथी मैट्रिक्स लौटाने के लिए, पायथन NumPy में hermite.hermcompanion() विधि का उपयोग करें। आधार बहुपदों को इस तरह स्केल किया जाता है कि जब c एक हर्माइट आधार बहुपद होता है तो साथी मैट्रिक्स सममित होता है। यह अस्केल्ड मामले की तुलना में बेहतर आइगेनवैल्यू अनुमान प्रदान करता है और आधार बहुपदों के लिए आइगेनवैल्यू वास्तविक होने की गारंटी होती है यदि उन्हें प्राप्त करने के लिए numpy.linalg.eigvalsh का उपयोग किया जाता है। यह विधि (deg, deg) आयामों का स्केल्ड साथी मैट्रिक्स लौटाती है। पैरामीटर c निम्न से उच्च डिग्री तक क्रमबद्ध हर्माइट श्रृंखला गुणांकों की 1-D सरणी है।

चरण

सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:

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

गुणांकों की 1D सरणी बनाएं:

c = np.array([1, 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 ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...\n", c.dtype)

आकार प्राप्त करें:

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

बहुपद गुणांकों की 1-D सरणी का स्केल्ड साथी मैट्रिक्स लौटाने के लिए hermite.hermcompanion() विधि का उपयोग करें:

print("\nपरिणाम...\n", H.hermcompanion(c))

उदाहरण

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# गुणांकों की 1D सरणी बनाएं
c = np.array([1, 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 ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...\n", c.dtype)
# आकार प्राप्त करें
print("\nहमारी सरणी ऑब्जेक्ट का आकार...\n", c.shape)
# स्केल्ड साथी मैट्रिक्स लौटाएं
print("\nपरिणाम...\n", H.hermcompanion(c))

आउटपुट

हमारी सरणी... [1 2 3]
हमारी सरणी के आयाम... 1
हमारी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार... int64
हमारी सरणी ऑब्जेक्ट का आकार... (3,)
परिणाम... [[0. 0.58925565] [0.70710678 -0.33333333]]