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।
from scipy import special
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = special.gamma(data)
print(result)
gammaln - গামা ফাংশনের লগারিদম নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = special.gammaln(data)
print(result)
gammainc - নিয়মিত অসম্পূর্ণ গামা ফাংশন নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.gammainc(3, 2)
print(result)
gammaincc - পরিপূরক অসম্পূর্ণ গামা ফাংশন নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.gammaincc(3, 2)
print(result)
beta - বিটা ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.beta(2, 3)
print(result)
betaln - বিটা ফাংশনের লগারিদম নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.betaln(2, 3)
print(result)
erf - ত্রুটি ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।
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।
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।
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।
from scipy import special
data = [0.2, 0.5, 0.8]
result = special.erfcinv(data)
print(result)
expit - সিগময়েড ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
data = [-2, -1, 0, 1, 2]
result = special.expit(data)
print(result)
logit - লজিট রূপান্তর করার উদাহরণ।
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।
from scipy import special
data = [1, 2, 3]
result = special.softmax(data)
print(result)
logsumexp - লগারিদমিক যোগফল নিরাপদভাবে নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
data = [1, 2, 3, 4]
result = special.logsumexp(data)
print(result)
comb - সমাবেশের সংখ্যা নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.comb(10, 3)
print(result)
perm - বিন্যাসের সংখ্যা নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.perm(10, 3)
print(result)
factorial - ফ্যাক্টোরিয়াল নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = special.factorial(data)
print(result)
factorial2 - দ্বৈত ফ্যাক্টোরিয়াল নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = special.factorial2(data)
print(result)
poch - পোখহ্যামার প্রতীক নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.poch(2, 4)
print(result)
binom - দ্বিপদী সহগ নির্ণয় করার উদাহরণ।
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।
from scipy import special
result = special.jv(2, 3)
print(result)
yv - দ্বিতীয় ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.yv(2, 3)
print(result)
iv - পরিবর্তিত প্রথম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.iv(2, 3)
print(result)
kv - পরিবর্তিত দ্বিতীয় ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.kv(2, 3)
print(result)
spherical_jn - গোলীয় প্রথম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.spherical_jn(2, 3)
print(result)
spherical_yn - গোলীয় দ্বিতীয় ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.spherical_yn(2, 3)
print(result)
i0 - পরিবর্তিত শূন্যতম ধরনের বেসেল ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।
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।
from scipy import special
data = [0, 1, 2, 3]
result = special.i1(data)
print(result)
struve - স্ট্রুভ ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.struve(1, 2)
print(result)
zeta - জিটা ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.zeta(2, 1)
print(result)
polygamma - পলিগামা ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.polygamma(1, 2)
print(result)
digamma - ডিগামা ফাংশনের মান নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import special
result = special.digamma(5)
print(result)
polynomial - পলিনোমিয়াল তথ্য পরিচালনা করার উদাহরণ।
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। |