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法律研究在 Python 中对具有多维系数的 Laguerre 级数沿轴 1 求导
要对 Laguerre 级数求导，请在 Python 中使用 laguerre.lagder() 方法。该方法返回沿指定轴 m 次求导后的 Laguerre 级数系数 c。在每次迭代中，结果都乘以 scl。参数 c 是一个从低到高阶数沿每个轴排列的系数数组，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，axis=1 是 y）。
第一个参数 c 是 Laguerre 级数系数数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的阶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。每次求导都乘以 scl。最终结果乘以 scl**m。这用于变量的线性变化。（默认值：1）。第四个参数 axis 是进行求导的轴。（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 Laguerre 级数求导，请在 Python 中使用 laguerre.lagder() 方法：
print("\nResult...\n",L.lagder(c, axis = 1))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, axis = 1))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... [[-1.] [-3.]]
更新于：2022-03-04
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