numpy.linspace फ़ंक्शन का उपयोग परिभाषित अंतराल के भीतर समान रूप से स्पेस की गई संख्याओं का एक सेट बनाने के लिए किया जाता है। सिंटैक्स numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True/False, retstep=False/True, dtype=None) पैरामीटर्स start: अनुक्रम की शुरुआत; डिफ़ॉल्ट रूप से इसे शून्य माना जाता

numpy.logspace लॉग स्केल पर समान रूप से स्पेस किए गए संख्याओं का एक सेट लौटाता है। इसका सिंटैक्स निम्नानुसार है: numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True/False, base=10.0, dtype=None) पैरामीटर्स start: अनुक्रम की शुरुआत; डिफ़ॉल्ट शून्य है। stop: अनुक्रम का अंत बिंदु। num: शुरुआत और अंत

numpy.geomspace() लॉग स्केल पर समान रूप से स्पेस किए गए संख्याओं का एक सेट लौटाता है (एक ज्यामितीय प्रगति)। Linspace: geomspace के समान, लेकिन अंत बिंदु लॉग और बेस का उपयोग करके निर्दिष्ट होते हैं। Logspace: geomspace के समान, लेकिन अंत बिंदु अंकगणितीय के बजाय ज्यामितीय प्रगति के साथ निर्दिष्ट होत

numpy.reshape() डेटा को बदले बिना किसी सरणी को नया आकार देता है। इसका सिंटैक्स निम्नानुसार है: numpy.reshape(arr, newshape, order=C) पैरामीटर्स arr: इनपुट सरणी। newshape: नया आकार। यदि पूर्णांक है, तो परिणाम उस लंबाई की 1-D सरणी होगी, और एक आयाम -1 हो सकता है। order: वह क्रम जिसमें इनपुट सरणी तत

numpy.meshgrid() का उपयोग निर्देशांक वैक्टर से निर्देशांक मैट्रिक्स लौटाने के लिए किया जाता है। इसका सिंटैक्स निम्नानुसार है: numpy.meshgrid(*xi, **kwargs) पैरामीटर्स x1, x2, ..., xn: ग्रिड के निर्देशांकों का प्रतिनिधित्व करते हैं। indexing: वैकल्पिक पैरामीटर जो कार्टेशियन xy (डिफ़ॉल्ट) और मैट्र

पायथन में लैगुएर श्रृंखला का अवकलन करने के लिए laguerre.lagder() विधि का उपयोग किया जाता है, जहां m पैरामीटर का उपयोग करके अवकलज की संख्या सेट की जाती है। पैरामीटर्स c: लैगुएर श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: लिए गए अवकलज की संख्या, गैर-ऋणात्मक होनी चाहिए। (डिफ़ॉल्ट: 1) scl: स्केलर। प्रत्येक अवकलन को

पायथन में NumPy का उपयोग करके लैगुएर बहुपद का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स बनाने के लिए laguerre.lagvander2d() फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है। पैरामीटर्स x, y: बिंदु निर्देशांकों की सरणी, सभी समान आकार की। डेटा प्रकार float64 या complex128 में परिवर्तित होता है। deg: [x_deg, y_deg] रूप में अधिकतम डिग्र

पायथन में NumPy का उपयोग करके लैगुएर बहुपद का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स बनाने के लिए laguerre.lagvander2d() फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है। पैरामीटर्स x, y: बिंदु निर्देशांकों की सरणी, सभी समान आकार की। डेटा प्रकार float64 या complex128 में परिवर्तित होता है। deg: [x_deg, y_deg] रूप में अधिकतम डिग्र

पायथन में NumPy का उपयोग करके लैगुएर बहुपद गुणांकों की 1-D सरणी का स्केल्ड साथी मैट्रिक्स लौटाने के लिए laguerre.lagcompanion() विधि का उपयोग किया जाता है। पैरामीटर्स c: निम्न से उच्च डिग्री तक क्रमबद्ध लैगुएर श्रृंखला गुणांकों की 1-D सरणी। वापसी मान (deg, deg) आयामों का साथी मैट्रिक्स। सामान्य

पायथन में NumPy का उपयोग करके डेटा के लिए लैगुएर श्रृंखला का न्यूनतम वर्ग फिट प्राप्त करने के लिए laguerre.lagfit() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि निम्न से उच्च क्रम में लैगुएर गुणांक लौटाती है। पैरामीटर्स x: M नमूना (डेटा) बिंदुओं (x[i], y[i]) के x-निर्देशांक। y: नमूना बिंदुओं के y-निर्देशां

पायथन में लैगुएर श्रृंखला का अवकलन करने के लिए laguerre.lagder() विधि का उपयोग किया जाता है, जहां scl पैरामीटर का उपयोग करके प्रत्येक अवकलन को स्केलर से गुणा किया जाता है। पैरामीटर्स c: लैगुएर श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: लिए गए अवकलज की संख्या, गैर-ऋणात्मक होनी चाहिए। (डिफ़ॉल्ट: 1) scl: स्केलर।

पायथन में लैगुएर श्रृंखला का अवकलन करने के लिए laguerre.lagder() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि अक्ष axis के साथ m बार अवकलित लैगुएर श्रृंखला गुणांक c लौटाती है। पैरामीटर्स c: लैगुएर श्रृंखला गुणांकों की सरणी। यदि c बहुआयामी है तो अलग-अलग अक्ष अलग-अलग चरों से मेल खाते हैं। m: लिए गए अवकलज की

पायथन में लैगुएर श्रृंखला का अवकलन करने के लिए laguerre.lagder() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि अक्ष axis के साथ m बार अवकलित लैगुएर श्रृंखला गुणांक c लौटाती है। पैरामीटर्स c: लैगुएर श्रृंखला गुणांकों की सरणी। यदि c बहुआयामी है तो अलग-अलग अक्ष अलग-अलग चरों से मेल खाते हैं। m: लिए गए अवकलज की

पायथन में लैगुएर श्रृंखला का समाकलन करने के लिए laguerre.lagint() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि lbnd से अक्ष axis के साथ m बार समाकलित लैगुएर श्रृंखला गुणांक c लौटाती है। पैरामीटर्स c: लैगुएर श्रृंखला गुणांकों की सरणी। यदि c बहुआयामी है तो अलग-अलग अक्ष अलग-अलग चरों से मेल खाते हैं। m: समाकलन

पायथन में NumPy का उपयोग करके दिए गए मूलों के साथ लैगुएर श्रृंखला बनाने के लिए laguerre.lagfromroots() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि गुणांकों की 1-D सरणी लौटाती है। पैरामीटर्स roots: मूलों को समाहित करने वाला अनुक्रम। वापसी मान यदि सभी मूल वास्तविक हैं तो आउटपुट एक वास्तविक सरणी होती है।

पायथन में NumPy का उपयोग करके दिए गए मूलों के साथ लैगुएर श्रृंखला बनाने के लिए laguerre.lagfromroots() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि गुणांकों की 1-D सरणी लौटाती है। पैरामीटर्स roots: मूलों को समाहित करने वाला अनुक्रम। वापसी मान यदि सभी मूल वास्तविक हैं तो आउटपुट एक वास्तविक सरणी होती है।

पायथन में NumPy का उपयोग करके लैगुएर श्रृंखला के मूलों की गणना करने के लिए laguerre.lagroots() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि श्रृंखला के मूलों की एक सरणी लौटाती है। पैरामीटर्स c: गुणांकों की 1-D सरणी। महत्वपूर्ण नोट्स यदि सभी मूल वास्तविक हैं, तो आउटपुट भी वास्तविक होता है, अन्यथा यह जटिल

पायथन में NumPy का उपयोग करके लैगुएर श्रृंखला के मूलों की गणना करने के लिए laguerre.lagroots() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि श्रृंखला के मूलों की एक सरणी लौटाती है। पैरामीटर्स c: गुणांकों की 1-D सरणी। महत्वपूर्ण नोट्स यदि सभी मूल वास्तविक हैं, तो आउटपुट भी वास्तविक होता है, अन्यथा यह जटिल

पायथन में NumPy का उपयोग करके लैगुएर बहुपद का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स बनाने के लिए laguerre.lagvander() फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है। पैरामीटर्स x: बिंदुओं की सरणी। डेटा प्रकार float64 या complex128 में परिवर्तित होता है। यदि x स्केलर है तो इसे 1-D सरणी में बदल दिया जाता है। deg: परिणामी मैट्रिक

पायथन में NumPy का उपयोग करके लैगुएर बहुपद का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स बनाने के लिए laguerre.lagvander() फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है। पैरामीटर्स x: बिंदुओं की सरणी। डेटा प्रकार float64 या complex128 में परिवर्तित होता है। यदि x स्केलर है तो इसे 1-D सरणी में बदल दिया जाता है। deg: परिणामी मैट्रिक