x, y और z के कार्टेशियन गुणनफल पर 3-D हर्माइट श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, पायथन में hermite.hermgrid3d(x, y, z, c) विधि का उपयोग करें। यह विधि x, y और z के कार्टेशियन गुणनफल में बिंदुओं पर द्वि-आयामी बहुपद के मान लौटाती है।पैरामीटर x, y, z हैं। त्रि-आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन x, y, और z के क

x, y और z के कार्टेशियन गुणनफल पर 3-D हर्माइट श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, पायथन में hermite.hermgrid3d(x, y, z, c) विधि का उपयोग करें। यह विधि x, y और z के कार्टेशियन गुणनफल में बिंदुओं पर द्वि-आयामी बहुपद के मान लौटाती है।पैरामीटर x, y, z हैं। त्रि-आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन x, y, और z के क

हर्माइट श्रृंखला को अवकलित करने के लिए, पायथन में hermite.hermder() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर c हर्माइट श्रृंखला गुणांकों की सरणी है। यदि c बहुआयामी है तो विभिन्न अक्ष विभिन्न चरों से मेल खाते हैं जिनमें प्रत्येक अक्ष में डिग्री संबंधित सूचकांक द्वारा दी जाती है। दूसरा पैरामीटर m लिए गए अवकल

हर्माइट श्रृंखला को अवकलित करने के लिए, पायथन में hermite.hermder() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर c हर्माइट श्रृंखला गुणांकों की सरणी है। यदि c बहुआयामी है तो विभिन्न अक्ष विभिन्न चरों से मेल खाते हैं जिनमें प्रत्येक अक्ष में डिग्री संबंधित सूचकांक द्वारा दी जाती है। दूसरा पैरामीटर m लिए गए अवकल

हर्माइट श्रृंखला को अवकलित करने के लिए, पायथन में hermite.hermder() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर c हर्माइट श्रृंखला गुणांकों की सरणी है। यदि c बहुआयामी है तो विभिन्न अक्ष विभिन्न चरों से मेल खाते हैं जिनमें प्रत्येक अक्ष में डिग्री संबंधित सूचकांक द्वारा दी जाती है। दूसरा पैरामीटर m लिए गए अवकल

बिंदुओं x पर लेजेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, पायथन नम्पी में polynomial.legendre.legval() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर x है। यदि x एक सूची या टपल है, तो इसे ndarray में परिवर्तित किया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और स्केलर के रूप में माना जाता है। किसी भी मामले

बिंदुओं x पर लेजेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, पायथन नम्पी में polynomial.legendre.legval() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर x है। यदि x एक सूची या टपल है, तो इसे ndarray में परिवर्तित किया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और स्केलर के रूप में माना जाता है। किसी भी मामले

x, y, z नमूना बिंदुओं के साथ लैगुएर बहुपद का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन नम्पी में laguerre.lagvander3d() का उपयोग करें। पैरामीटर x, y, z बिंदुओं की सरणी लौटाते हैं। डेटा प्रकार को float64 या complex128 में परिवर्तित किया जाता है यह इस पर निर्भर करता है कि क्या कोई तत्व सम्मि

बिंदुओं x पर लैगुएर श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, पायथन नम्पी में polynomial.laguerre.lagval() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर x है। यदि x एक सूची या टपल है, तो इसे ndarray में परिवर्तित किया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और स्केलर के रूप में माना जाता है। किसी भी मामले में

बिंदुओं x पर लैगुएर श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, पायथन नम्पी में polynomial.laguerre.lagval() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर x है। यदि x एक सूची या टपल है, तो इसे ndarray में परिवर्तित किया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और स्केलर के रूप में माना जाता है। किसी भी मामले में

बिंदुओं x पर लैगुएर श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, पायथन नम्पी में polynomial.laguerre.lagval() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर x है। यदि x एक सूची या टपल है, तो इसे ndarray में परिवर्तित किया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और स्केलर के रूप में माना जाता है। किसी भी मामले में

चेबिशेव श्रृंखला को समाकलित करने के लिए, पायथन में chebyshev.chebint() विधि का उपयोग करें। यह lbnd से axis के साथ m बार चेबिशेव श्रृंखला गुणांक c को समाकलित करके लौटाता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति में परिणामी श्रृंखला को scl से गुणा किया जाता है और एक समाकलन स्थिरांक k जोड़ा जाता है। पहला पैरामीटर c चे

दिए गए रूट्स के साथ चेबिशेव श्रृंखला उत्पन्न करने के लिए, पायथन नम्पी में chebyshev.chebfromroots() विधि का उपयोग करें। यह विधि गुणांकों का 1-डी सरणी लौटाती है। यदि सभी रूट्स वास्तविक हैं तो आउटपुट एक वास्तविक सरणी होती है, यदि कुछ रूट्स जटिल हैं, तो आउटपुट जटिल होता है भले ही परिणाम में सभी गुणांक

विवरण numpy.polynomial.laguerre.lagint() फंक्शन लैगुएर श्रृंखला का समाकलन करता है। यह lbnd से axis के साथ m बार समाकलित लैगुएर श्रृंखला गुणांक लौटाता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति में परिणाम को scl से गुणा किया जाता है और समाकलन स्थिरांक k जोड़ा जाता है। पैरामीटर्स c - लैगुएर श्रृंखला गुणांकों का ऐ

विवरण numpy.nancumprod() फंक्शन दिए गए अक्ष के साथ सरणी तत्वों का संचयी गुणनफल गणना करता है, NaN मानों को 1 मानकर। यह लेख axis=1 (पंक्ति-वार) पर केंद्रित है। चरण import numpy as np # NaN के साथ नंपाई ऐरे बनाएं arr = np.array([[5, 10, 15], [20, np.nan, 30]]) print(हमारा ऐरे...\n, arr) print(\nहमार

विवरण numpy.nancumprod() फंक्शन सरणी तत्वों का संचयी गुणनफल (cumulative product) लौटाता है, NaN मानों को 1 मानकर (गुणनफल को अपरिवर्तित छोड़ते हुए)। अग्रणी NaN को 1 से बदल दिया जाता है। पूरी तरह से NaN या खाली स्लाइस के लिए 1 लौटाया जाता है। पैरामीटर्स a - इनपुट ऐरे axis - वह अक्ष जिसके साथ

विवरण numpy.linalg.slogdet() फंक्शन एक वर्ग मैट्रिक्स के निर्धारक का चिह्न (sign) और प्राकृतिक लघुगणक (natural logarithm) गणना करता है। यह संख्यात्मक स्थिरता के लिए उपयोगी है जब निर्धारक बहुत बड़ा या बहुत छोटा हो सकता है (ओवरफ्लो/अंडरफ्लो से बचने के लिए)। पैरामीटर्स a - इनपुट ऐरे, वर्ग 2-D मैट

विवरण numpy.outer() फंक्शन बहु-आयामी सरणियों को फ्लैट (1-D में परिवर्तित) करके उनका बाह्य गुणनफल गणना करता है। इनपुट सरणियों के आकार मायने नहीं रखते; दोनों को फ्लैट किया जाता है। चरण import numpy as np # दो 2-D नंपाई ऐरे बनाएं arr1 = np.array([[5, 10], [15, 20]]) arr2 = np.array([[6, 12], [18, 24]

विवरण numpy.outer() फंक्शन दो 1-आयामी सरणियों का बाह्य गुणनफल (outer product) गणना करता है। दिए गए दो वेक्टर a = [a0, a1, ..., aM] और b = [b0, b1, ..., bN], परिणाम एक (M+1) × (N+1) मैट्रिक्स होता है जहां तत्व (i,j) पर a[i] * b[j] होता है। पैरामीटर्स a - पहला इनपुट वेक्टर। यदि 1-D नहीं है तो फ्

विवरण दो वेक्टर a = [a0, a1, ..., aM] और b = [b0, b1, ..., bN] दिए जाने पर, बाह्य गुणनफल (outer product) एक मैट्रिक्स होता है जहां तत्व (i,j) पर a[i] * b[j] होता है। NumPy में numpy.outer() फंक्शन इसकी गणना करता है। मैंडेलब्रॉट सेट गणना के लिए कॉम्प्लेक्स प्लेन ग्रिड बनाने के लिए इसका उपयोग किया जा