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.]]]