परिचय पायथन में रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स या वेक्टर का मानदंड प्राप्त करने के लिए, numpy.linalg.norm() विधि का उपयोग करें। ord पैरामीटर में np.inf पास करके अनंत मानदंड प्राप्त किया जा सकता है। पैरामीटर्स x: इनपुट सरणी। ord: मानदंड का क्रम। np.inf अनंत मानदंड के लिए। axis: मानदंड की गणना के लिए अ

परिचय पायथन में रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स या वेक्टर का मानदंड प्राप्त करने के लिए, numpy.linalg.norm() विधि का उपयोग करें। ord पैरामीटर में -np.inf पास करके ऋणात्मक अनंत मानदंड प्राप्त किया जा सकता है। पैरामीटर्स x: इनपुट सरणी। ord: मानदंड का क्रम। -np.inf ऋणात्मक अनंत मानदंड के लिए। axis: मानदं

परिचय पायथन में रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स की कंडीशन संख्या की गणना करने के लिए, numpy.linalg.cond() विधि का उपयोग करें। यह विधि सात अलग-अलग मानदंडों (norms) में से एक का उपयोग करके कंडीशन संख्या लौटा सकती है, जो p के मान पर निर्भर करता है। कंडीशन संख्या मैट्रिक्स x की कंडीशन संख्या को x के मानदंड

परिचय पायथन में अलग-अलग आयामों वाली दो सरणियों का क्रोनेकर गुणनफल प्राप्त करने के लिए, NumPy की numpy.kron() विधि का उपयोग करें। यह फ़ंक्शन मानता है कि दोनों सरणियों के आयाम समान हैं, आवश्यकता पड़ने पर छोटी सरणी के आगे 1 जोड़कर। सूत्र यदि a.shape = (r₀,r₁,...,rₙ) और b.shape = (s₀,s₁,...,sₙ), तो क्र

परिचय पायथन में दो 1D सरणियों का क्रोनेकर गुणनफल प्राप्त करने के लिए, NumPy की numpy.kron() विधि का उपयोग करें। यह विधि दूसरी सरणी के ब्लॉक्स से बनी एक समग्र सरणी लौटाती है जिसे पहली सरणी द्वारा स्केल किया गया होता है। सूत्र यदि a.shape = (r₀,r₁,...,rₙ) और b.shape = (s₀,s₁,...,sₙ), तो क्रोनेकर गुणन

परिचय पायथन में लेगुएर श्रृंखला का समाकलन करने के लिए, numpy.polynomial.laguerre मॉड्यूल की lagint() विधि का उपयोग करें। m पैरामीटर समाकलन का क्रम निर्दिष्ट करता है। पैरामीटर्स c: लेगुएर श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: समाकलन का क्रम (डिफ़ॉल्ट: 1)। धनात्मक होना चाहिए। k: समाकलन स्थिरांक (डिफ़ॉल्ट: श

परिचय पायथन में लेगुएर श्रृंखला का समाकलन करने के लिए, numpy.polynomial.laguerre मॉड्यूल की lagint() विधि का उपयोग करें। k पैरामीटर समाकलन स्थिरांक निर्दिष्ट करता है। पैरामीटर्स c: लेगुएर श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: समाकलन का क्रम (डिफ़ॉल्ट: 1)। k: समाकलन स्थिरांक (डिफ़ॉल्ट: शून्य)। lbnd पर पहले

परिचय यह उदाहरण पिछले लेख (ID: 1005095027) के समान है। पायथन में बहुआयामी गुणांकों के साथ हर्माइट श्रृंखला का विशिष्ट अक्ष पर अवकलन करने के लिए, hermder() विधि में axis पैरामीटर का उपयोग करें। पैरामीटर्स c: बहुआयामी हर्माइट श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: अवकलज की संख्या (डिफ़ॉल्ट: 1)। scl: स्केलर ग

परिचय पायथन में बहुआयामी गुणांकों के साथ हर्माइट श्रृंखला का अवकलन करने के लिए, numpy.polynomial.hermite मॉड्यूल की hermder() विधि का उपयोग करें। axis पैरामीटर निर्दिष्ट करता है कि किस अक्ष के साथ अवकलन लेना है। पैरामीटर्स c: बहुआयामी हर्माइट श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: अवकलज की संख्या (डिफ़ॉल्ट

परिचय पायथन में हर्माइट श्रृंखला का अवकलन करने के लिए, numpy.polynomial.hermite मॉड्यूल की hermder() विधि का उपयोग करें। m पैरामीटर अवकलज की संख्या निर्दिष्ट करता है, और scl प्रत्येक अवकलन को गुणा करने वाला स्केलर है। पैरामीटर्स c: हर्माइट श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: अवकलज की संख्या (डिफ़ॉल्ट: 1

परिचय पायथन में लेगुएर बहुपद का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स जनरेट करने के लिए, numpy.polynomial.laguerre मॉड्यूल की lagvander2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाती है जिसका आकार x.shape + (deg + 1,) होता है। पैरामीटर्स x, y: बिंदुओं की सरणी। डेटा प्रकार float64 या complex128

परिचय पायथन में हर्माइट श्रृंखला का समाकलन करने के लिए, numpy.polynomial.hermite मॉड्यूल की hermint() विधि का उपयोग करें। m पैरामीटर समाकलन का क्रम निर्दिष्ट करता है (कितनी बार समाकलन करना है)। पैरामीटर्स c: हर्माइट श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: समाकलन का क्रम (डिफ़ॉल्ट: 1)। धनात्मक होना चाहिए। k:

परिचय पायथन में लेगुएर श्रृंखला का समाकलन करने के लिए, numpy.polynomial.laguerre मॉड्यूल की lagint() विधि का उपयोग करें। lbnd पैरामीटर समाकलन की निचली सीमा निर्दिष्ट करता है। पैरामीटर्स c: लेगुएर श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: समाकलन का क्रम (डिफ़ॉल्ट: 1)। k: समाकलन स्थिरांक (डिफ़ॉल्ट: शून्य)। lbnd

परिचय पायथन में लेगुएर श्रृंखला का समाकलन करने के लिए, numpy.polynomial.laguerre मॉड्यूल की lagint() विधि का उपयोग करें। यह विधि लेगुएर श्रृंखला गुणांकों को m बार lbnd से axis के साथ समाकलित करती है। प्रत्येक पुनरावृत्ति में परिणामी श्रृंखला को scl से गुणा किया जाता है और एक समाकलन स्थिरांक k जोड़ा

परिचय पायथन में 3D हर्माइट श्रृंखला का मूल्यांकन बिंदुओं (x, y, z) पर करने के लिए, numpy.polynomial.hermite मॉड्यूल की hermval3d() विधि का उपयोग करें। 3D गुणांक सरणी के साथ, प्रत्येक आयाम सीधे x, y, z चरों से मेल खाता है। पैरामीटर्स x, y, z: मूल्यांकन बिंदु। इनका आकार समान होना चाहिए। C: 3D गुणांक

परिचय पायथन में 3D हर्माइट श्रृंखला का मूल्यांकन बिंदुओं (x, y, z) पर करने के लिए, numpy.polynomial.hermite मॉड्यूल की hermval3d() विधि का उपयोग करें। जब गुणांक सरणी 4D होती है, तो पहले तीन आयाम x, y, z के अनुरूप होते हैं और चौथा आयाम गुणांक सेट के कई समूहों को दर्शाता है। पैरामीटर्स x, y, z: मूल्

परिचय पायथन में 2D हर्माइट श्रृंखला का मूल्यांकन बिंदुओं (x, y) पर करने के लिए, numpy.polynomial.hermite मॉड्यूल की hermval2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x और y से बने संबंधित जोड़ों पर द्विआयामी बहुपद के मान लौटाती है। पैरामीटर्स x, y: मूल्यांकन बिंदु। इनका आकार समान होना चाहिए। C: गुणांकों की

परिचय पायथन में 3D हर्माइट श्रृंखला का मूल्यांकन बिंदुओं (x, y, z) पर करने के लिए, numpy.polynomial.hermite मॉड्यूल की hermval3d() विधि का उपयोग करें। यह विधि संबंधित x, y, और z मानों से बने ट्रिपल्स पर बहुआयामी बहुपद के मान लौटाती है। पैरामीटर्स x, y, z: मूल्यांकन बिंदु। इनका आकार समान होना चाहिए

परिचय पायथन में हर्माइट श्रृंखला का समाकलन करने के लिए, numpy.polynomial.hermite मॉड्यूल की hermint() विधि का उपयोग करें। यह विधि हर्माइट श्रृंखला के गुणांकों को निर्दिष्ट क्रम और सीमाओं के अनुसार समाकलित करती है। पैरामीटर्स c: हर्माइट श्रृंखला गुणांकों की सरणी। यदि c बहुआयामी है, तो अलग-अलग अक्ष

पायथन में हर्माइट श्रृंखला का समाकलन करने के लिए hermite.hermint() विधि का उपयोग किया जाता है, जहां scl पैरामीटर का उपयोग करके प्रत्येक समाकलन के बाद परिणाम को स्थिरांक जोड़ने से पहले स्केलर से गुणा किया जाता है। पैरामीटर्स c: हर्माइट श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: समाकलन का क्रम, सकारात्मक होना चा