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法律研究使用 Python 中的 4D 系数数组在点 (x,y,z) 处评估 3D 拉盖尔级数
要评估在点 x、y、2 处的三维拉盖尔级数，请在 Python Numpy 中使用 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 以使其成为 3D。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，其排序方式使得多重度为 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
创建系数的 4D 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)要评估在点 x、y、2 处的三维拉盖尔级数，请在 Python Numpy 中使用 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：-
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 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 3D Laguerre series at points x,y,2 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]]] [[[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 0. ] [-16.925 0. ]]
更新时间： 2022-03-08
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