在 Python 中对具有多维系数的拉盖尔级数进行微分

要对拉盖尔级数进行微分，请在 Python 中使用 laguerre.lagder() 方法。该方法返回沿轴对拉盖尔级数系数 c 进行 m 次微分的结果。在每次迭代中，结果都乘以 scl。参数 c 是一个从低到高阶沿每个轴的系数数组，例如，[1,2,3] 表示级数 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2，而 [[1,2],[1,2]] 表示 1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y)，如果 axis=0 是 x 且 axis=1 是 y。

第一个参数 c 是拉盖尔级数系数的数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的次数由相应的索引给出。第二个参数 m 是导数的次数，必须是非负数。（默认值：1）。第三个参数 scl 是一个标量。每次微分都乘以 scl。最终结果是乘以 scl**m。这是用于变量的线性变化。（默认值：1）。第四个参数 axis 是进行微分的轴。（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("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)

要对拉盖尔级数进行微分，请在 Python 中使用 laguerre.lagder() 方法 -

print("\nResult...\n",L.lagder(c))

示例

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

# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 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 differentiate a Laguerre series, use the laguerre.lagder() method in Python
print("\nResult...\n",L.lagder(c))

输出

Our Array...
   [[0 1]
   [2 3]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

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

Result...
   [[-2. -3.]]

更新于：2022-03-03

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