জয়েন লগইন

এসসিপি

🌈এসসিপি কি?

📋এসসিপি হলো ইন্টারপোলেশন সম্পাদন করার পদ্ধতি।

⚒️এসসিপি ইন্টারপোলেশন সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয়।

এসসিপি সমূহ

এসসিপি এবং সেগুলোর ব্যবহারের তালিকা

  • ➡️ interp1d - এক মাত্রিক তথ্যের মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করা
  • ➡️ CubicSpline - কিউবিক স্প্লাইন মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করা
  • ➡️ PchipInterpolator - পিসিএইচআইপি পদ্ধতিতে মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করা
  • ➡️ Akima1DInterpolator - আকিমা পদ্ধতিতে মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করা
  • ➡️ BarycentricInterpolator - ব্যারিসেন্ট্রিক পদ্ধতিতে মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করা
  • ➡️ UnivariateSpline - এক চলকের স্প্লাইন তৈরি করা
  • ➡️ LSQUnivariateSpline - ন্যূনতম বর্গ পদ্ধতিতে এক চলকের স্প্লাইন তৈরি করা
  • ➡️ InterpolatedUnivariateSpline - এক চলকের মধ্যবর্তী মানের স্প্লাইন তৈরি করা
  • ➡️ RegularGridInterpolator - নিয়মিত গ্রিডের তথ্যের মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করা
  • ➡️ griddata - গ্রিডভিত্তিক তথ্যের মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করা
  • ➡️ RBFInterpolator - রেডিয়াল বেসিস ফাংশন দিয়ে মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করা

interp1d - এক মাত্রিক তথ্যের মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import interpolate

x = [0, 1, 2, 3]
y = [0, 2, 4, 6]

result = interpolate.interp1d(x, y)

print(result(1.5))

CubicSpline - কিউবিক স্প্লাইন মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy.interpolate import CubicSpline

x = [0, 1, 2, 3]
y = [0, 2, 4, 3]

result = CubicSpline(x, y)

print(result(1.5))

PchipInterpolator - পিসিএইচআইপি পদ্ধতিতে মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy.interpolate import PchipInterpolator

x = [0, 1, 2, 3]
y = [0, 2, 4, 3]

result = PchipInterpolator(x, y)

print(result(1.5))

Akima1DInterpolator - আকিমা পদ্ধতিতে মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy.interpolate import Akima1DInterpolator

x = [0, 1, 2, 3, 4]
y = [0, 2, 3, 5, 4]

result = Akima1DInterpolator(x, y)

print(result(2.5))

BarycentricInterpolator - ব্যারিসেন্ট্রিক পদ্ধতিতে মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy.interpolate import BarycentricInterpolator

x = [0, 1, 2, 3]
y = [1, 3, 7, 13]

result = BarycentricInterpolator(x, y)

print(result(1.5))

UnivariateSpline - এক চলকের স্প্লাইন তৈরি করার উদাহরণ।

scipy
from scipy.interpolate import UnivariateSpline

x = [0, 1, 2, 3, 4]
y = [0, 2, 3, 5, 4]

result = UnivariateSpline(x, y)

print(result(2.5))

LSQUnivariateSpline - ন্যূনতম বর্গ পদ্ধতিতে এক চলকের স্প্লাইন তৈরি করার উদাহরণ।

scipy
from scipy.interpolate import LSQUnivariateSpline

x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 2, 3, 5, 4, 7]

result = LSQUnivariateSpline(
    x,
    y,
    [2, 4]
)

print(result(3))

InterpolatedUnivariateSpline - এক চলকের মধ্যবর্তী মানের স্প্লাইন তৈরি করার উদাহরণ।

scipy
from scipy.interpolate import InterpolatedUnivariateSpline

x = [0, 1, 2, 3]
y = [0, 2, 4, 6]

result = InterpolatedUnivariateSpline(x, y)

print(result(1.5))

RegularGridInterpolator - নিয়মিত গ্রিডের তথ্যের মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy.interpolate import RegularGridInterpolator

x = [0, 1, 2]
y = [0, 1, 2]

values = [
    [0, 1, 2],
    [1, 2, 3],
    [2, 3, 4]
]

result = RegularGridInterpolator(
    (x, y),
    values
)

print(result([[1.5, 1.5]]))

griddata - গ্রিডভিত্তিক তথ্যের মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy.interpolate import griddata

points = [
    [0, 0],
    [1, 0],
    [0, 1],
    [1, 1]
]

values = [0, 1, 1, 2]

result = griddata(
    points,
    values,
    [[0.5, 0.5]],
    method="linear"
)

print(result)

RBFInterpolator - রেডিয়াল বেসিস ফাংশন দিয়ে মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

এসসিপি সম্পর্কিত বিস্তারিত তথ্য

কার্যকর কোডিং উদাহরণ এবং সেগুলোর রেফারেন্স লিংক

নাম বিবরণ
interp1d এক মাত্রিক তথ্যের মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
CubicSpline কিউবিক স্প্লাইন মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
PchipInterpolator পিসিএইচআইপি পদ্ধতিতে মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
Akima1DInterpolator আকিমা পদ্ধতিতে মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
BarycentricInterpolator ব্যারিসেন্ট্রিক পদ্ধতিতে মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
UnivariateSpline এক চলকের স্প্লাইন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
LSQUnivariateSpline ন্যূনতম বর্গ পদ্ধতিতে এক চলকের স্প্লাইন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
InterpolatedUnivariateSpline এক চলকের মধ্যবর্তী মানের স্প্লাইন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
RegularGridInterpolator নিয়মিত গ্রিডের তথ্যের মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
griddata গ্রিডভিত্তিক তথ্যের মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
RBFInterpolator রেডিয়াল বেসিস ফাংশন দিয়ে মধ্যবর্তী মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।