在 Python 中沿着轴 0 归一化拉盖尔级数

要归一化拉盖尔级数，请在 Python 中使用 laguerre.lagint() 方法。该方法返回沿着轴从 lbnd 开始集成的 m 次集成拉盖尔级数系数 c。在每次迭代中，结果系数会乘以 scl 和一个集成常数 k，并加上。缩放因子用于线性变量的变化。

第一个参数，c 是拉盖尔级数系数的数组。如果 c 是多维的，则不同的轴分别对应于不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。第二个参数，m ，是一个正整数的积分阶数。（默认值：1）

第三个参数，k 是一个或多个积分常数。在 lbnd 处的第一个积分值是列表中的第一个值，第二个积分值在 lbnd 处是第二个值，等等。如果 k []（默认值），所有常数都将设置为零。如果 m 1，则可以给出单个标量，而不是列表。第四个参数，lbnd 是积分的下界。（默认值：0）。第五个参数，scl 是标量。在每个积分之后，在添加积分常数之前，结果会乘以 scl。 （默认值：1）。第六个参数，axis 是积分所采取的轴。（默认值：0）。

步骤

首先，导入所需的库 −

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

创建一个多维系数数组 −

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我们数组的数据类型...\n",c.dtype)

获取形状 –

print("\n我们数组的形状...\n",c.shape)

在 Python 中使用 laguerre.lagint() 方法进行归一化拉盖尔级数 –

print("\n结果...\n",L.lagint(c, axis = 0))

例子

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

# 创建一个多维系数数组
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我们数组的数据类型...\n",c.dtype)

# 获取形状
print("\n我们数组的形状...\n",c.shape)

# 在 Python 中使用 laguerre.lagint() 方法进行归一化拉盖尔级数
print("\n结果...\n",L.lagint(c, axis = 0))

输出

我们的数组...
   [[0 1]
   [2 3]]

我们的数组维度...
2

我们数组的数据类型...
int64

我们数组的形状...
(2, 2)

结果...
   [[ 0. 1.]
   [ 2. 2.]
   [-2. -3.]]