परिचय numpy.polynomial.hermite.hermdiv() फ़ंक्शन एक हर्माइट श्रृंखला को दूसरी से विभाजित करता है, भागफल और शेष दोनों को हर्माइट श्रृंखला गुणांक के रूप में लौटाता है। पैरामीटर c1: भाज्य (dividend) - 1-D हर्माइट गुणांक सरणी c2: भाजक (divisor) - 1-D हर्माइट गुणांक सरणी रिटर्न टपल (quotient, remain

परिचय numpy.polynomial.hermite.hermpow() फ़ंक्शन हर्माइट श्रृंखला को दी गई पूर्णांक घात तक बढ़ाता है, जिससे परिणामस्वरूप हर्माइट श्रृंखला गुणांक प्राप्त होते हैं। पैरामीटर c: 1-D हर्माइट श्रृंखला गुणांक (निम्नतम से उच्चतम घात) pow: घात (गैर-ऋणात्मक पूर्णांक) maxpower: अनुमत अधिकतम घात (डिफ़ॉल्ट:

परिचय numpy.polynomial.hermite.hermval() फ़ंक्शन 1-D गुणांक सरणी के साथ हर्माइट श्रृंखला का दिए गए बिंदु/बिंदुओं पर मूल्यांकन करता है। चरण 1. आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H 2. गुणांक सरणी बनाएं c = np.array([1, 2, 3]) यह दर्शाता है: 1·H₀ +

परिचय numpy.polynomial.hermite.hermval() फ़ंक्शन दिए गए बिंदुओं पर हर्माइट श्रृंखला का मूल्यांकन करता है। जब गुणांक बहुआयामी होते हैं, तो प्रत्येक स्तंभ एक अलग बहुपद दर्शाता है। पैरामीटर x: मूल्यांकन बिंदु (स्केलर, सूची, या सरणी) c: गुणांक सरणी। यदि बहुआयामी है, तो शेष सूचकांक कई बहुपदों को गिनात

परिचय numpy.polynomial.chebyshev.chebtrim() फ़ंक्शन शेबीशेव श्रृंखला से छोटे अनुगामी (उच्चतम घात) गुणांकों को हटाता है। छोटा का अर्थ है निरपेक्ष मान में छोटा, जिसे tol पैरामीटर से नियंत्रित किया जाता है। पैरामीटर c: 1-D गुणांक सरणी (निम्नतम से उच्चतम घात) tol: सहनशीलता - इस निरपेक्ष मान से कम या

परिचय numpy.polynomial.chebyshev.cheb2poly() फ़ंक्शन शेबीशेव श्रृंखला गुणांकों को मानक बहुपद गुणांकों (सामान्य आधार) में बदलता है। पैरामीटर c: 1-D सरणी जिसमें शेबीशेव श्रृंखला गुणांक हों (निम्नतम से उच्चतम घात) चरण 1. आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import numpy as np from numpy import polynomial a

परिचय numpy.polynomial.chebyshev.poly2cheb() फ़ंक्शन मानक बहुपद गुणांकों (निम्नतम से उच्चतम घात क्रम में) को शेबीशेव श्रृंखला गुणांकों में बदलता है। पैरामीटर c: 1-D सरणी जिसमें बहुपद गुणांक हों (निम्नतम से उच्चतम घात) चरण 1. आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import numpy as np from numpy import polyn

परिचय जब सरणी में केवल धनात्मक अनंत (+inf) हो और कोई ऋणात्मक अनंत न हो, तो numpy.nanmin() परिमित संख्याओं में से न्यूनतम मान लौटाता है, क्योंकि +inf किसी भी परिमित संख्या से बड़ा होता है। चरण 1. लाइब्रेरी आयात करें import numpy as np 2. NaN और +inf वाली 2D सरणी बनाएं arr = np.array([[25, 50, 75]

परिचय numpy.nanmin() सरणी में न्यूनतम मान लौटाता है जबकि NaN मानों को अनदेखा करता है। यदि सरणी में -inf (ऋणात्मक अनंत) हो, तो वही न्यूनतम होगा क्योंकि -inf किसी भी परिमित संख्या से छोटा होता है। चरण 1. लाइब्रेरी आयात करें import numpy as np 2. NaN और -inf वाली 2D सरणी बनाएं arr = np.array([[25,

परिचय numpy.convolve() का डिफ़ॉल्ट मोड full है, जो पूर्ण असतत रैखिक कन्वोल्यूशन लौटाता है जिसकी लंबाई M + N - 1 होती है। चरण 1. लाइब्रेरी आयात करें import numpy as np 2. दो 1D सरणियाँ बनाएं arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([0, 1, 0.5]) 3. सरणी जानकारी प्रदर्शित करें print(सरणी1...\n,

परिचय mode=same आउटपुट लंबाई max(M, N) लौटाता है, जो पहली सरणी के आकार के बराबर होता है। सीमा प्रभाव अभी भी दिखाई देते हैं। चरण 1. लाइब्रेरी आयात करें import numpy as np 2. दो 1D सरणियाँ बनाएं arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([0, 1, 0.5]) 3. सरणी जानकारी प्रदर्शित करें print(सरणी1...\

परिचय numpy.convolve() दो एक-आयामी अनुक्रमों का असतत रैखिक कन्वोल्यूशन लौटाता है। mode=valid केवल उन्हीं बिंदुओं पर परिणाम देता है जहां सिग्नल पूरी तरह से ओवरलैप होते हैं। पैरामीटर a: पहला 1D इनपुट सरणी v: दूसरा 1D इनपुट सरणी mode: full (डिफ़ॉल्ट), valid, same Mode valid व्यवहार आउटपुट लंबाई: m

परिचय यह उदाहरण वास्तविक संख्याओं की सरणी पर numpy.nan_to_num() का उपयोग दर्शाता है, जहां neginf पैरामीटर से ऋणात्मक अनंत को कस्टम मान से बदला जाता है। चरण 1. लाइब्रेरी आयात करें import numpy as np 2. अनंत, NaN और सामान्य मानों वाली सरणी बनाएं arr = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])

परिचय numpy.nan_to_num() को बिना वैकल्पिक पैरामीटर्स के कॉल करने पर डिफ़ॉल्ट व्यवहार: NaN → 0.0, +inf → अधिकतम परिमित फ्लोट, -inf → न्यूनतम परिमित फ्लोट। चरण 1. लाइब्रेरी आयात करें import numpy as np 2. सम्मिश्र अनंत और NaN वाली सरणी बनाएं arr = np.array([complex(np.inf, np.nan), np.nan]) 3. सर

परिचय यह उदाहरण दर्शाता है कि numpy.nan_to_num() में nan पैरामीटर का उपयोग करके NaN मानों को कस्टम मान से कैसे बदला जाए, जबकि अनंत मानों को डिफ़ॉल्ट बड़े परिमित संख्या से बदला जाता है। चरण 1. लाइब्रेरी आयात करें import numpy as np 2. सम्मिश्र अनंत और NaN वाली सरणी बनाएं arr = np.array([complex(n

परिचय numpy.nan_to_num() फ़ंक्शन सरणी में NaN (Not a Number) और अनंत मानों को परिमित संख्याओं से बदलता है। यह सम्मिश्र सरणियों के लिए भी काम करता है। पैरामीटर x: इनपुट डेटा copy: कॉपी बनाएं (True) या इन-प्लेस बदलें (False), डिफ़ॉल्ट True nan: NaN को बदलने का मान (डिफ़ॉल्ट: 0.0) posinf: धनात्मक अन

परिचय numpy.real_if_close() फ़ंक्शन सम्मिश्र सरणी को वास्तविक सरणी में बदल देता है यदि सभी काल्पनिक भाग शून्य के निकट हों। निकटता सहनशीलता (tol) × मशीन एप्सिलॉन द्वारा निर्धारित होती है। पैरामीटर a: इनपुट सरणी tol: मशीन एप्सिलॉन में सहनशीलता (डिफ़ॉल्ट: 100) चरण 1. लाइब्रेरी आयात करें import nu

परिचय np.emath.sqrt() फ़ंक्शन केवल धनात्मक संख्याओं वाली सरणी के लिए मानक वर्गमूल की गणना करता है, सभी परिणाम वास्तविक संख्याओं के रूप में लौटाता है। चरण 1. लाइब्रेरी आयात करें import numpy as np 2. धनात्मक पूर्णांकों की सरणी बनाएं arr = np.array([1, 4, 9, 16, 25, 36]) 3. सरणी जानकारी प्रदर्शित

परिचय numpy.angle() फ़ंक्शन सम्मिश्र संख्याओं का कोण (फेज़/आर्गुमेंट) रेडियन में लौटाता है, जो सम्मिश्र तल पर धनात्मक वास्तविक अक्ष से वामावर्त मापा जाता है। परास (-π, π] होता है। पैरामीटर z: सम्मिश्र संख्या या सम्मिश्र संख्याओं का अनुक्रम deg: True = डिग्री में, False = रेडियन में (डिफ़ॉल्ट) च

परिचय numpy.real() फ़ंक्शन सम्मिश्र संख्याओं की सरणी से वास्तविक भाग निकालता है। यदि इनपुट पहले से वास्तविक है, तो वही प्रकार लौटाया जाता है; यदि सम्मिश्र है, तो float प्रकार लौटाया जाता है। पैरामीटर val: इनपुट सरणी (सम्मिश्र या वास्तविक) चरण 1. लाइब्रेरी आयात करें import numpy as np 2. सम्मि