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法学在 Python 中评估三维拉盖尔级数在点 (x,y,z) 处的值
要在点 x 处评估三维拉盖尔级数，可以使用 Python NumPy 中的 `polynomial.laguerre.lagval3d()` 方法。该方法返回由 x、y 和 z 的对应值三元组形成的点上的多维多项式的值。如果 c 的维度少于 3 维，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。
第一个参数是 x、y、z。三维级数在点 (x, y, z) 处进行评估，其中 x、y 和 z 必须具有相同的形状。如果 x、y 或 z 中的任何一个是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray；否则，将其保持不变，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，其排序方式是多度为 i,j,k 的项的系数包含在 c[i,j,k] 中。如果 c 的维度大于 3，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
创建一个三维系数数组：
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
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)要在点 x 处评估三维拉盖尔级数，可以使用 Python NumPy 中的 `polynomial.laguerre.lagval3d()` 方法。该方法返回由 x、y 和 z 的对应值三元组形成的点上的多维多项式的值：
print("\nResult...\n",L.lagval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L
# Create a 3d array of coefficients
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
# 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 3D Laguerre series at points x, use the polynomial.laguerre.lagval3d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",L.lagval3d([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]]] Dimensions of our Array... 3 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2, 6) Result... [-7.83333333 0. ]
更新于：2022年3月8日
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