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法学研究在Python中评估多维点数组x上的勒让德级数
要在Python NumPy中评估多维点数组x上的勒让德级数，请使用`polynomial.legendre.legval()`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，否则将其保持不变并将其视为标量。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，其排序方式是n次幂的系数包含在c[n]中。如果c是多维的，其余索引则枚举多个多项式。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用1扩展，每个维度对应x的一个维度。标量对此操作的维度为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，则在评估期间，x将广播到c的列上。当c是多维时，此关键字非常有用。默认值为True。
步骤
首先，导入所需的库 -
import numpy as np from numpy.polynomial import legendre 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是一个二维数组 -
x = np.array([[1,2],[3,4]])
要在Python NumPy中评估多维点数组x上的勒让德级数，请使用`polynomial.legendre.legval()`方法 -
print("\nResult...\n",L.legval(x,c))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre 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 Legendre series at multi-dimensional array of points x, use the polynomial.legendre.legval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",L.legval(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... [[ 6. 21.5] [46. 79.5]]
更新于：2022年3月8日
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