在 Python 中使用 4 维系数数组评估 x、y 和 z 的笛卡尔积上的 3 维拉盖尔级数

要评估 x、y 和 z 的笛卡尔积上的 3 维拉盖尔级数，请在 Python 中使用 polynomial.laguerre.laggrid3d() 方法。该方法返回三维拉盖尔级数在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点的值。

如果 c 的维度少于三个，则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为 3 维。结果的形状将为 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape。第一个参数 x、y、z 是三维级数在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点处计算的值。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，并且如果它不是 ndarray，则将其视为标量。

第二个参数 c 是一个系数数组，其顺序使得 i、j 次项的系数包含在 c[i,j] 中。如果 c 的维度大于二维，则其余索引枚举多个系数集。

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 4 维系数数组 -

c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

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 3 维拉盖尔级数，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 4d array of coefficients
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

# 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
print("\nResult...\n",L.laggrid3d([1,2], [1,2],[1,2], c))

输出

Our Array...
   [[[[ 0 1]
   [ 2 3]
   [ 4 5]
   [ 6 7]
   [ 8 9]
   [10 11]]

   [[12 13]
   [14 15]
   [16 17]
   [18 19]
   [20 21]
   [22 23]]]


   [[[24 25]
   [26 27]
   [28 29]
   [30 31]
   [32 33]
   [34 35]]

   [[36 37]
   [38 39]
   [40 41]
   [42 43]
   [44 45]
   [46 47]]]]

Dimensions of our Array...
4

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2, 6, 2)

Result...
   [[[[-15.66666667 2. ]
   [ 15.1 3.2 ]]

   [[ 30.2 6.4 ]
   [ 0. 0. ]]]


   [[[-16.925 1.73333333]
   [ 15.1 3.2 ]]

   [[ 30.2 6.4 ]
   [ 0. 0. ]]]]

更新于: 2022-03-04

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