在 Python 中评估多维数组点 x 上的拉盖尔级数

在 Python NumPy 中，可以使用 `polynomial.laguerre.lagval()` 方法评估多维数组点 x 上的拉盖尔级数。第一个参数是 x。如果 x 是列表或元组，则将其转换为 ndarray，否则将其保持不变并视为标量。无论哪种情况，x 或其元素都必须支持自身以及 c 的元素之间的加法和乘法。

第二个参数 C 是一个系数数组，这些系数按顺序排列，以便 n 次项的系数包含在 c[n] 中。如果 c 是多维的，则其余索引枚举多个多项式。在二维情况下，可以认为系数存储在 c 的列中。

第三个参数 tensor，如果为 True，则系数数组的形状在右侧扩展为 1，每个维度对应 x 的一个维度。对于此操作，标量具有维度 0。结果是 c 中的每一列系数都针对 x 的每个元素进行评估。如果为 False，则 x 在评估时会广播到 c 的列上。当 c 是多维时，此关键字很有用。默认值为 True。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L

创建一个系数数组 -

c = np.array([1, 2, 3])

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)

这里，x 是一个 2D 数组 -

x = np.array([[1,2],[3,4]])

在 Python NumPy 中，可以使用 `polynomial.laguerre.lagval()` 方法评估多维数组点 x 上的拉盖尔级数 -

print("\nResult...\n",L.lagval(x,c))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L

# Create an array of coefficients
c = np.array([1, 2, 3])

# 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)

# Here, x is a 2D array
x = np.array([[1,2],[3,4]])

# To evaluate a Laguerre series at multi-dimensional array of points x, use the polynomial.laguerre.lagval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",L.lagval(x,c))

输出

Our Array...
   [1 2 3]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(3,)

Result...
   [[-0.5 -4. ]
   [-4.5 -2. ]]

更新于： 2022-03-04

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