在Python中沿着第1轴对具有多维系数的Legendre级数进行微分

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

第1个参数c是Legendre级数系数的数组。如果c是多维的，则不同的轴对应不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。第2个参数m是所取的微分次数，必须为非负数。（默认为1）第3个参数scl是一个标量。每次微分都乘以scl。最终结果将乘以scl ** m。这是用于线性变量变化的。 （默认为1）第4个参数axis是沿着哪个轴进行微分的轴。（默认为0）

步骤

首先，导入所需的库−

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

创建一个由系数构成的多维数组−

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

显示数组−

print("我们的数组...\n"，c)

检查维度−

print("\n我们的数组维度...\n", c.ndim)

获取数据类型−

print("\n我们的数组对象的数据类型...\n", c.dtype)

获取形状 −

print("\n我们的数组对象的形状...\n", c.shape)

要微分Legendre级数，请使用Python中的polynomial.laguerre.legder（）方法。 返回沿轴差分m次的Legendre级数系数c。在每次迭代中，结果都会乘以scl（即沿着每个轴进行微分）−

print("\n结果...\n", L.legder(c， axis = 1))

示例

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

# 创建一个由系数构成的多维数组
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 显示数组
print("我们的数组...\n",c)

# 检查维度
print("\n我们的数组维度...\n",c.ndim)

# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

# 获取形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)

# 要微分Legendre级数，请使用Python中的polynomial.laguerre.legder（）方法。
print("\n结果...\n",L.legder(c, axis = 1))

输出

我们的数组...
 [[0 1]
  [2 3]]

我们的数组维度...
 2

我们的数组对象的数据类型...
 int64

我们的数组对象的形状...
 (2, 2)

结果...
 [[1.]
  [3.]]