使用Python和二维系数数组评估三维拉盖尔级数在(x,y,z)点的值


要评估三维拉盖尔级数在点(x,y,z)的值,可以使用Python Numpy中的`polynomial.laguerre.lagval3d()`方法。该方法返回多维多项式在由x、y和z的对应值的三元组形成的点上的值。

如果c的维度少于3,则会隐式地将其形状附加为1,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,其顺序使得多度为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)

要评估三维拉盖尔级数在点(x,y,z)的值,可以使用Python Numpy中的`polynomial.laguerre.lagval3d()`方法:

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 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 3D Laguerre series at points (x,y,z), 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]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

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

Result...
   [0. 0.]

更新于:2022年3月4日

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