在Python中区分Legendre级数并设置导数

要区分Legendre级数，请使用Python中的polynomial.laguerre.legder（）方法。返回沿着轴差异化的m次Legendre系数c。 在每次迭代中，结果会乘以scl。第1个参数c是Legendre级数系数的数组。 如果c是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。

第二个参数m是采取的导数数量，必须是非负的（默认值：1）。第3参数scl是标量。每个差分都乘以scl。 最终结果是multiplication by scl ** m。 这是在线性变量的变化中使用的。（默认值：1）。第4个参数axis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 legendre as L

创建系数数组-

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

显示该数组-

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

检查维数-

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)

要区分Legendre级数，请使用Python中的polynomial.laguerre.legder（）方法。返回沿着轴差异化的m次Legendre系数c。在每次迭代中，结果会乘以scl-

print("Result...\n",L.legder(c, 3))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre 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 Legendre series, use the polynomial.laguerre.legder() method in Python
print("\nResult...\n",L.legder(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...
    [60.]