在Python中使用3D系数数组对Cartesian乘积x和y上的2-D Laguerre级数进行评估
要在Cartesian乘积x和y上评估2-D Laguerre系列,请使用Python中的polynomial.laguerre.laggrid2d()方法。该方法返回Cartesian乘积x和y上的二维Laguerre级数在点处的值。
如果c的维数少于两个,则隐式地追加到其形状以使其成为2-D。结果的形状将是c.shape [2:] + x.shape + y.shape。第一个参数x,y是在Cartesian乘积x和y上评估二维系列的点。如果x或y是列表或元组,则首先将其转换为ndarray,否则将保持不变,并且如果它不是ndarray,则将其视为标量。
第二个参数c是有序的系数数组,其顺序使得多项式i,j的系数包含在c [i,j]中。如果c的维数大于二,则其余索引枚举多个系数集。
步骤
首先,导入所需的库 –
import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L
创建一个三维系数数组 –
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
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)
要在Cartesian乘积x和y上评估2-D Laguerre级数,请使用Python中的polynomial.laguerre.laggrid2d()方法。该方法返回Cartesian乘积x和y上的二维Laguerre级数在点处的值 –
print("\n结果...\n",L.laggrid2d([1,2],[1,2], c))
例子
import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L
# Create a 3d array of coefficients
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
# 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 evaluate a 2-D Laguerre series on the Cartesian product of x and y, use the polynomial.laguerre.laggrid2d() method in Python
print("\nResult...\n",L.laggrid2d([1,2],[1,2], c))
输出
我们的数组...
[[[ 0 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15 16 17]
[18 19 20 21 22 23]]]
我们的数组维度...
3
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, 6)
结果...
[[[ 0. -6.]
[-12. 0.]]
[[ 1. -6.]
[-12. 0.]]
[[ 2. -6.]
[-12. 0.]]
[[ 3. -6.]
[-12. 0.]]
[[ 4. -6.]
[-12. 0.]]
[[ 5. -6.]
[-12. 0.]]]