在Python中对具有多维系数的Legendre级数进行微分

要微分Legendre级数，请使用Python中的polynomial.laguerre.legder()方法。返回沿轴不同区分Legendre级数系数c的m次差分。在每次迭代中，结果都会乘以scl。

第一个参数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，每个轴上的度数由相应的索引给出。第二个参数m是所取微分的次数，必须为非负数。（默认值：1）。第三个参数scl是一个标量。每次微分都要乘以scl。最终结果是乘以scl**m。这用于在线性变量更改时。（默认值：1）。第四个参数axis是所取微分的轴。（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

创建一个多维系数数组−

c = np.arange(4).reshape(2,2)

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)

要微分Legendre级数，请使用Python中的polynomial.laguerre.legder()方法。返回沿轴不同区分Legendre级数系数c的m次差分。在每次迭代中，结果都会乘以scl−

print("\nResult...\n",L.legder(c))

示例

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

# 创建一个多维系数数组
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 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)

# 要微分Legendre级数，请使用Python中的polynomial.laguerre.legder()方法
print("\nResult...\n",L.legder(c))

输出

Our Array...
   [[0 1]
   [2 3]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result...
   [[2. 3.]]