在 Python 中评估勒让德级数在点 x 处的值，以及针对 x 的每个维度扩展的系数数组的形状

要评估勒让德级数在点 x 处的值，请在 Python NumPy 中使用 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，则系数数组的形状将在右侧扩展为 1，每个维度一个用于 x。标量对于此操作的维度为 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 x 将在 c 的列上广播以进行评估。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)

要评估勒让德级数在点 x 处的值，请在 Python NumPy 中使用 polynomial.legendre.legval() 方法 -

print("\nResult...\n",L.legval([1,2],c, tensor = True))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre 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 Legendre series at points x, use the polynomial.legendre.legval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",L.legval([1,2],c, tensor = True))

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...
   [[2. 4.]
   [4. 7.]]

更新于: 2022-03-02

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