在Python中使用一个4D系数数组来评估笛卡尔积x、y和z上的3D Laguerre级数

要在笛卡尔积x、y和z 上评估3D Laguerre级数，请使用Python中的polynomial.laguerre.laggrid3d()方法。该方法返回x、y和z的笛卡尔积中点处的三维Laguerre级数的值。

如果c的维数小于3，则会隐式地将其形状添加到三维。结果的形状将是c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape。第一个参数x、y、z是在笛卡尔积x、y和z的点上评估三维级数。如果x、y或z是列表或元组，则首先将其转换为ndarray，否则将其保持不变，并且如果它不是ndarray，则将其视为标量。

第二个参数c是一个有序的系数数组，其顺序是i,j项的系数包含在c[i,j]中。如果c的维数大于两个，则剩余的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4d系数数组-

c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

显示数组-

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

检查维度-

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

获得数据类型-

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

获得形状-

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

要在笛卡尔积x、y和z上评估3D Laguerre级数，请使用polynomial.laguerre.laggrid3d()方法进行Python –

print("\nResult...\n",L.laggrid3d([1,2], [1,2],[1,2], c))

示例

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

#创建一个4d系数数组
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

#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)

#要在笛卡尔积x、y和z上评估3D Laguerre级数，请使用Python中的polynomial.laguerre.laggrid3d()方法。
print("\nResult...\n",L.laggrid3d([1,2], [1,2],[1,2], c))

输出

Our Array...
 [[[[ 0  1]
 [ 2  3]
 [ 4  5]
 [ 6  7]
 [ 8  9]
 [10 11]]

[[12 13]
 [14 15]
 [16 17]
 [18 19]
 [20 21]
 [22 23]]]

[[[24 25]
 [26 27]
 [28 29]
 [30 31]
 [32 33]
 [34 35]]

[[36 37]
 [38 39]
 [40 41]
 [42 43]
 [44 45]
 [46 47]]]]

Dimensions of our Array...
 4

Datatype of our Array object...
 int64

Shape of our Array object...
 (2, 2, 6, 2)

Result...
 [[[[ -15.66666667    2.        ]
   [  15.1           3.2       ]]

  [[  30.2           6.4       ]
   [   0.            0.        ]]]


 [[[ -16.925          1.73333333]
   [  15.1           3.2       ]]

  [[  30.2           6.4       ]
   [   0.            0.        ]]]]