Chebyshev बहुपद का Vandermonde मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में chebyshev.chebvander() का उपयोग करें। विधि वेंडरमोंडे मैट्रिक्स लौटाती है। लौटाए गए मैट्रिक्स का आकार हैx.shape + (डिग्री + 1,), जहां अंतिम सूचकांक संबंधित चेबीशेव बहुपद की डिग्री है। dtype परिवर्तित x के समान होगा। पैरा

चेबीशेव बहुपद का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन नम्पी में thechebyshev.chebvander() का उपयोग करें। यह विधि डिग्री डिग्री और नमूना बिंदुओं (x, y) के छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स को लौटाती है। पैरामीटर x, y बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी समान आकार के हैं। कोई भी तत्व जटिल है या

एक बहुपद को एकीकृत करने के लिए, Python में polynomial.polyint() विधि का उपयोग करें। अक्ष के अनुदिश lbnd से बहुपद गुणांक c एकीकृत m बार लौटाता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणामी श्रृंखला को scl से गुणा किया जाता है और एक एकीकरण स्थिरांक, k जोड़ा जाता है। स्केलिंग कारक चर के रैखिक परिवर्तन में उपयोग

दी गई जड़ों के साथ एक मोनिक बहुपद उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyfromroots() विधि का उपयोग करें। विधि बहुपद के गुणांकों की 1-डी सरणी लौटाती है यदि सभी मूल वास्तविक हैं, तो आउट भी वास्तविक है, अन्यथा यह जटिल है। पैरामीटर रूट जड़ों से युक्त अनुक्रम हैं। कदम सबसे पहले, आवश्यक पुस

बिंदु x पर इसकी जड़ों द्वारा निर्दिष्ट बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyvalfromroots() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर x है। यदि x एक सूची या टपल है, तो इसे एक ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और इसे एक अदिश के रूप में माना जाता ह

चेबीशेव बहुपद का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन नम्पी में thechebyshev.chebvander() का उपयोग करें। विधि डिग्री डिग्री और नमूना बिंदुओं (x, y) के छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स को लौटाती है। पैरामीटर x, y बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी समान आकार के हैं। किसी भी तत्व के जटिल होने

बिंदुओं (x, y, z) पर एक 3-डी बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, PythonNumpy में polynomial.polyval3d() विधि का उपयोग करें। विधि x, y, और z से संगत मानों के त्रिगुणों के साथ बनने वाले बिंदुओं पर बहुआयामी बहुपद के मान लौटाती है। पैरामीटर x, y, z हैं। तीन आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन उन बिंदुओं (x, y, z) प

x और y के कार्टेशियन उत्पाद पर 2-डी बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, Python में polynomial.polygrid2d(x,y, c) विधि का उपयोग करें। यह विधि x और y के कार्तीय गुणनफल के बिंदुओं पर द्विविमीय बहुपद के मान लौटाती है। पहला पैरामीटर, x और y, दो आयामी श्रृंखलाएं हैं जिनका मूल्यांकन x और y के कार्टेशियन उत्पा

x और y के कार्टेशियन उत्पाद पर 2-डी बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, Python में polynomial.polygrid2d(x,y, c) विधि का उपयोग करें। यह विधि x और y के कार्तीय गुणनफल के बिंदुओं पर द्विविमीय बहुपद के मान लौटाती है। पहला पैरामीटर, x और y, दो आयामी श्रृंखलाएं हैं जिनका मूल्यांकन x और y के कार्टेशियन उत्पा

एक बहुपद में अंतर करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyder() विधि का उपयोग करें। अक्ष के अनुदिश बहुपद गुणांक c विभेदित m बार लौटाएं। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम को scl से गुणा किया जाता है (स्केलिंग कारक चर के रैखिक परिवर्तन में उपयोग के लिए है)। तर्क c प्रत्येक अक्ष के साथ निम्न से उच्च

एक बहुपद में अंतर करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyder() विधि का उपयोग करें। अक्ष के अनुदिश बहुपद गुणांक c विभेदित m बार लौटाएं। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम को scl से गुणा किया जाता है (स्केलिंग कारक चर के रैखिक परिवर्तन में उपयोग के लिए है)। तर्क c प्रत्येक अक्ष के साथ निम्न से उच्च

Chebyshev बहुपद और x, y, z नमूना बिंदुओं का छद्म वेंडरमोंडे मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में chebyshev.chebvander() का उपयोग करें। विधि डिग्री डिग्री और नमूना बिंदुओं (x, y, z) के छद्म-वैंडरमोंडेमेट्रिक्स लौटाती है। पैरामीटर, x, y, z बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी एक ही आकार क

x और y के कार्टेशियन उत्पाद पर 2-डी बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, Python में polynomial.polygrid2d(x,y, c) विधि का उपयोग करें। यह विधि x और y के कार्तीय गुणन के बिंदुओं पर द्विविमीय बहुपद के मान लौटाती है। पहला पैरामीटर, x और y, दो आयामी श्रृंखलाएं हैं जिनका मूल्यांकन x और y के कार्टेशियन उत्पाद क

दिए गए अक्ष के साथ संयुक्त समलम्बाकार नियम का उपयोग करके एकीकृत करने के लिए, numpy.trapz () विधि का उपयोग करें। यदि x प्रदान किया जाता है, तो एकीकरण उसके तत्वों के साथ क्रम में होता है - वे क्रमबद्ध नहीं होते हैं। यह विधि y =n-आयामी सरणी के निश्चित समाकलन को समलम्बाकार नियम द्वारा एक अक्ष के अनुदिश

ग्रेडिएंट की गणना आंतरिक बिंदुओं में दूसरे क्रम के सटीक केंद्रीय अंतरों का उपयोग करके की जाती है और या तो पहले या दूसरे क्रम में सीमाओं पर सटीक एक-पक्ष (आगे या पीछे) अंतर होता है। इसलिए लौटाई गई ढाल का आकार इनपुट सरणी के समान होता है। पहला पैरामीटर, f एक स्केलर फ़ंक्शन के नमूने युक्त एक एनडिमेंशनल स

हरमाइट बहुपद और x, y, z नमूना बिंदुओं का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में hermite.hermvander3d() का उपयोग करें। विधि छद्म-वैंडरमोंडेमेट्रिक्स लौटाती है। पैरामीटर, x, y, z बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी एक ही आकार के हैं। तत्वों में से कोई भी जटिल है या नहीं, इस पर

n-वें असतत अंतर की गणना करने के लिए, numpy.diff() विधि का उपयोग करें। पहला अंतर out[i] =a[i+1] - a[i] द्वारा दिए गए अक्ष के साथ दिया जाता है, उच्च अंतरों की गणना डिफरेंटली का उपयोग करके की जाती है। diff () विधि n-th अंतर लौटाती है। आउटपुट का आकार अलॉन्गैक्सिस को छोड़कर, जहां आयाम n से छोटा होता है,

n-वें असतत अंतर की गणना करने के लिए, numpy.diff() विधि का उपयोग करें। पहला अंतर out[i] =a[i+1] - a[i] द्वारा दिए गए अक्ष के साथ दिया जाता है, उच्च अंतरों की गणना डिफरेंटली का उपयोग करके की जाती है। diff () विधि n-th अंतर लौटाती है। आउटपुट का आकार अलॉन्गैक्सिस को छोड़कर वही होता है जहां आयाम n से छोट

दो वैक्टर के क्रॉस उत्पाद की गणना करने के लिए, Python Numpy में numpy.cross() विधि का उपयोग करें। विधि c देता है, वेक्टर क्रॉस उत्पाद। पहला पैरामीटर ए है, पहले वेक्टर के घटक। दूसरा पैरामीटर बी है, दूसरे वेक्टर के घटक। तीसरा पैरामीटर isaxisa, a का अक्ष जो वेक्टर को परिभाषित करता है। डिफ़ॉल्ट रूप से,

एक बूलियन सरणी वापस करने के लिए जो सही है जहां सरणी में स्ट्रिंग तत्व उपसर्ग से शुरू होता है, पायथन नम्पी में thenumpy.char.startswith() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर इनपुट सरणी है। दूसरा पैरामीटर उपसर्ग है। कदम सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import numpy as np स्ट्रिंग्स की एक-आ