在 Python 中评估系数为多维的拉盖尔级数在点 x 处的值
为了在点 x 处评估拉盖尔级数,可以使用 Python Numpy 中的 `polynomial.laguerre.lagval()` 方法。第一个参数是 x。如果 x 是列表或元组,则将其转换为 ndarray,否则保持不变并将其视为标量。在这两种情况下,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运算。
第二个参数 C 是一个系数数组,其排序方式使得 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,每个维度对应于 x 的一个维度。标量在此操作中具有维度 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 在评估过程中会广播到 c 的列上。此关键字在 c 为多维时很有用。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
创建一个多维系数数组 -
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)
为了在点 x 处评估拉盖尔级数,可以使用 Python Numpy 中的 `polynomial.laguerre.lagval()` 方法 -
print("\nResult...\n",L.lagval([1,2],c))
示例
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L # Create a multidimensional 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 Laguerre series at points x, use the polynomial.laguerre.lagval() method in Python Numpy print("\nResult...\n",L.lagval([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. -2.] [ 1. -2.]]
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