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法学使用 Python 中的二维系数数组评估 x、y 和 z 的笛卡尔积上的三维 Laguerre 级数
要评估 x、y 和 z 的笛卡尔积上的三维 Laguerre 级数，请在 Python 中使用 polynomial.laguerre.laggrid3d() 方法。该方法返回三维 Laguerre 级数在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点的值。
如果 c 的维数少于三维，则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为三维。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 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点处评估的三维级数。如果 x、y 或 z 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则保持不变，如果它不是 ndarray，则将其视为标量。
第二个参数 c 是一个系数数组，其排序方式是 i、j 次幂的系数包含在 c[i,j] 中。如果 c 的维数大于二维，则其余索引枚举多组系数。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L
创建一个二维系数数组：
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)要评估 x、y 和 z 的笛卡尔积上的三维 Laguerre 级数，请在 Python 中使用 polynomial.laguerre.laggrid3d() 方法：
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
# Create a 2d 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 evaluate a 3-D Laguerre series on the Cartesian product of x, y and z, use the polynomial.laguerre.laggrid3d() method in Python
# The method returns the values of the three dimensional Laguerre series at points in the Cartesian product of x, y and z.
print("\nResult...\n",L.laggrid3d([1,2], [1,2],[1,2], 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... [[ 0. 2.] [-1. -1.]]
更新于：2022年3月3日
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