জয়েন লগইন

এসসিপি

🌈এসসিপি কি?

📋এসসিপি হলো বিশেষ গাণিতিক ফাংশন ব্যবহার করার পদ্ধতি।

⚒️এসসিপি বিশেষ গাণিতিক ফাংশন ব্যবহার করতে ব্যবহৃত হয়।

এসসিপি সমূহ

এসসিপি এবং সেগুলোর ব্যবহারের তালিকা

  • ➡️ gamma - গামা ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ gammaln - গামা ফাংশনের লগারিদম নির্ণয় করা
  • ➡️ gammainc - নিয়মিত অসম্পূর্ণ গামা ফাংশন নির্ণয় করা
  • ➡️ gammaincc - পরিপূরক অসম্পূর্ণ গামা ফাংশন নির্ণয় করা
  • ➡️ beta - বিটা ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ betaln - বিটা ফাংশনের লগারিদম নির্ণয় করা
  • ➡️ erf - ত্রুটি ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ erfc - পরিপূরক ত্রুটি ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ erfinv - ত্রুটি ফাংশনের বিপরীত মান নির্ণয় করা
  • ➡️ erfcinv - পরিপূরক ত্রুটি ফাংশনের বিপরীত মান নির্ণয় করা
  • ➡️ expit - সিগময়েড ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ logit - লজিট রূপান্তর করা
  • ➡️ softmax - মানগুলোকে সফটম্যাক্স সম্ভাবনায় রূপান্তর করা
  • ➡️ logsumexp - লগারিদমিক যোগফল নিরাপদভাবে নির্ণয় করা
  • ➡️ comb - সমাবেশের সংখ্যা নির্ণয় করা
  • ➡️ perm - বিন্যাসের সংখ্যা নির্ণয় করা
  • ➡️ factorial - ফ্যাক্টোরিয়াল নির্ণয় করা
  • ➡️ factorial2 - দ্বৈত ফ্যাক্টোরিয়াল নির্ণয় করা
  • ➡️ poch - পোখহ্যামার প্রতীক নির্ণয় করা
  • ➡️ binom - দ্বিপদী সহগ নির্ণয় করা
  • ➡️ jv - প্রথম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ yv - দ্বিতীয় ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ iv - পরিবর্তিত প্রথম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ kv - পরিবর্তিত দ্বিতীয় ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ spherical_jn - গোলীয় প্রথম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ spherical_yn - গোলীয় দ্বিতীয় ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ i0 - পরিবর্তিত শূন্যতম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ i1 - পরিবর্তিত প্রথম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ struve - স্ট্রুভ ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ zeta - জিটা ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ polygamma - পলিগামা ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ digamma - ডিগামা ফাংশনের মান নির্ণয় করা
  • ➡️ polynomial - পলিনোমিয়াল তথ্য পরিচালনা করা

gamma - গামা ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [1, 2, 3, 4, 5]

result = special.gamma(data)

print(result)

gammaln - গামা ফাংশনের লগারিদম নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [1, 2, 3, 4, 5]

result = special.gammaln(data)

print(result)

gammainc - নিয়মিত অসম্পূর্ণ গামা ফাংশন নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.gammainc(3, 2)

print(result)

gammaincc - পরিপূরক অসম্পূর্ণ গামা ফাংশন নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.gammaincc(3, 2)

print(result)

beta - বিটা ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.beta(2, 3)

print(result)

betaln - বিটা ফাংশনের লগারিদম নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.betaln(2, 3)

print(result)

erf - ত্রুটি ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [0, 0.5, 1, 1.5]

result = special.erf(data)

print(result)

erfc - পরিপূরক ত্রুটি ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [0, 0.5, 1, 1.5]

result = special.erfc(data)

print(result)

erfinv - ত্রুটি ফাংশনের বিপরীত মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [0, 0.5, 0.8]

result = special.erfinv(data)

print(result)

erfcinv - পরিপূরক ত্রুটি ফাংশনের বিপরীত মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [0.2, 0.5, 0.8]

result = special.erfcinv(data)

print(result)

expit - সিগময়েড ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [-2, -1, 0, 1, 2]

result = special.expit(data)

print(result)

logit - লজিট রূপান্তর করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9]

result = special.logit(data)

print(result)

softmax - মানগুলোকে সফটম্যাক্স সম্ভাবনায় রূপান্তর করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [1, 2, 3]

result = special.softmax(data)

print(result)

logsumexp - লগারিদমিক যোগফল নিরাপদভাবে নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [1, 2, 3, 4]

result = special.logsumexp(data)

print(result)

comb - সমাবেশের সংখ্যা নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.comb(10, 3)

print(result)

perm - বিন্যাসের সংখ্যা নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.perm(10, 3)

print(result)

factorial - ফ্যাক্টোরিয়াল নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [1, 2, 3, 4, 5]

result = special.factorial(data)

print(result)

factorial2 - দ্বৈত ফ্যাক্টোরিয়াল নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [1, 2, 3, 4, 5]

result = special.factorial2(data)

print(result)

poch - পোখহ্যামার প্রতীক নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.poch(2, 4)

print(result)

binom - দ্বিপদী সহগ নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [1, 2, 3, 4]

result = special.binom(5, data)

print(result)

jv - প্রথম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.jv(2, 3)

print(result)

yv - দ্বিতীয় ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.yv(2, 3)

print(result)

iv - পরিবর্তিত প্রথম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.iv(2, 3)

print(result)

kv - পরিবর্তিত দ্বিতীয় ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.kv(2, 3)

print(result)

spherical_jn - গোলীয় প্রথম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.spherical_jn(2, 3)

print(result)

spherical_yn - গোলীয় দ্বিতীয় ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.spherical_yn(2, 3)

print(result)

i0 - পরিবর্তিত শূন্যতম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [0, 1, 2, 3]

result = special.i0(data)

print(result)

i1 - পরিবর্তিত প্রথম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [0, 1, 2, 3]

result = special.i1(data)

print(result)

struve - স্ট্রুভ ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.struve(1, 2)

print(result)

zeta - জিটা ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.zeta(2, 1)

print(result)

polygamma - পলিগামা ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.polygamma(1, 2)

print(result)

digamma - ডিগামা ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

result = special.digamma(5)

print(result)

polynomial - পলিনোমিয়াল তথ্য পরিচালনা করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import special

data = [1, 2, 3, 4]

result = special.eval_legendre(3, data)

print(result)

এসসিপি সম্পর্কিত বিস্তারিত তথ্য

কার্যকর কোডিং উদাহরণ এবং সেগুলোর রেফারেন্স লিংক

নাম বিবরণ
gamma গামা ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
gammaln গামা ফাংশনের লগারিদম নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
gammainc নিয়মিত অসম্পূর্ণ গামা ফাংশন নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
gammaincc পরিপূরক অসম্পূর্ণ গামা ফাংশন নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
beta বিটা ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
betaln বিটা ফাংশনের লগারিদম নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
erf ত্রুটি ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
erfc পরিপূরক ত্রুটি ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
erfinv ত্রুটি ফাংশনের বিপরীত মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
erfcinv পরিপূরক ত্রুটি ফাংশনের বিপরীত মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
expit সিগময়েড ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
logit লজিট রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়।
softmax মানগুলোকে সফটম্যাক্স সম্ভাবনায় রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়।
logsumexp লগারিদমিক যোগফল নিরাপদভাবে নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
comb সমাবেশের সংখ্যা নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
perm বিন্যাসের সংখ্যা নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
factorial ফ্যাক্টোরিয়াল নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
factorial2 দ্বৈত ফ্যাক্টোরিয়াল নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
poch পোখহ্যামার প্রতীক নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
binom দ্বিপদী সহগ নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
jv প্রথম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
yv দ্বিতীয় ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
iv পরিবর্তিত প্রথম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
kv পরিবর্তিত দ্বিতীয় ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
spherical_jn গোলীয় প্রথম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
spherical_yn গোলীয় দ্বিতীয় ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
i0 পরিবর্তিত শূন্যতম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
i1 পরিবর্তিত প্রথম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
struve স্ট্রুভ ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
zeta জিটা ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
polygamma পলিগামা ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
digamma ডিগামা ফাংশনের মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
polynomial পলিনোমিয়াল তথ্য পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়।