在Python中使用NumPy评估点(x,y,z)的三维拉盖尔数列

在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的NumPy在(x,y,z)点上评估一个三维拉盖尔数列。

numpy.polynomial.legendre.legval3d

来自NumPy库的numpy.polynomial.legendre.legval3d()方法用于在Python中评估点(x,y,z)的三维Laguerre数列。只有图元或列表被转换为数组；否则，x、y和z被作为标量处理，并且在转换后必须具有相同的形状。在任何一种情况下，x、y 和 z，或者它们的元素，必须能够在它们之间以及与 c 的组成成分之间进行乘法和加法。

语法：polynomial.legendre.legval3d(x, y, z, c)

参数:

• x,y,z：类似数组的对象。三维系列在点（x，y，z）上评估。
• c：类似数组的对象。多度的i,j,k项的系数包含在c[i,j,k]中。

返回：数值：ndarray.多维多项式的数值。

示例 1:

在这里，我们将创建一个NumPy数组，并使用polynomial.legendre.legval3d(x, y, z, c)来评估点(x,y,z)的3D拉盖尔数列。x,y,z代表3D点，c是系数数组。数组的形状由.shape属性找到，数组的尺寸由.ndim属性找到，数组的数据类型是.type属性。

# importing packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L
  
# array of coefficients
array = np.array([[[10,20],[30,40]]])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# evaluating a 3D languerre series
print(L.legval3d([2,3],[2,3],[2,3],array))

输出:

[[[10 20]
  [30 40]]]
Shape of the array is :  (1, 2, 2)
The dimension of the array is :  3
[270. 520.]

示例 2:

在这里，我们将创建一个NumPy数组，并使用polynomial.legendre.legval3d(x, y, z, c)来评估点(x,y,z)的3D拉盖尔数列。x,y,z代表3D点，c是系数数组。数组的形状由.shape属性找到，数组的尺寸由.ndim属性找到，数组的数据类型是.type属性。

# importing packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L
  
# array of coefficients
array = np.array([[[40,30],[12,15]]])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# evaluating a 3D languerre series
print(L.legval3d([1.3,3],[2,3.5],[2,3],array))

输出:

[[[40 30]
  [12 15]]]
Shape of the array is :  (1, 2, 2)
The dimension of the array is :  3
Datatype of our Array is :  int32
[184.  329.5]