使用Python分化拉盖尔级数并设置其导数

要对拉盖尔级数进行分化，请在Python中使用laguerre.lagder()方法。该方法返回c沿轴分化m次的拉盖尔级数系数。在每次迭代中，结果都会乘以scl。参数c是每个轴上从低到高阶次数的系数数组，例如，[1,2,3]表示级数1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2，而[[1,2],[1,2]]表示如果轴=0是x轴，轴=1是y轴，则为1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y)。

第一个参数c是拉盖尔级数系数的数组。如果c是多维的，则不同的轴对应于具有相应索引的不同变量的程度。第二个参数m是采取的导数数量，必须为非负数（默认值：1）。第三个参数scl是标量。每个导数都乘以scl。最终结果是由scl**m乘以。这是用于线性变量变化的。（默认值：1）。第四个参数轴是导数采取的轴。（默认值：0）。

步骤

首先，导入所需的库−

import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L

创建系数数组−

c = np.array([1,2,3,4])

显示数组−

print("Our Array...\n",c)

检查维度−

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

获取数据类型−

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

获取形状−

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

要对拉盖尔级数进行分化，请在Python中使用laguerre.lagder()方法−

print("\nResult...\n",L.lagder(c, 3))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L

# Create an array of coefficients
c = np.array([1,2,3,4])

# Display the array
print("Our Array...\n",c)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

# To differentiate a Laguerre series, use the laguerre.lagder() method in Python
print("\nResult...\n",L.lagder(c, 3))

输出

Our Array...
  [1 2 3 4]

Dimensions of our Array...
 1

Datatype of our Array object...
 int64

Shape of our Array object...
 (4,)

Result...
  [-4.]