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法学在 Python 中评估在系数列上广播的点 x 的勒让德级数
要在 Python NumPy 中评估点 x 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，其顺序使得 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一个维度，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，则在评估时将 x 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)要在 Python NumPy 中评估点 x 的勒让德级数，请使用 `polynomial.legendre.legval()` 方法：
print("\nResult...\n",L.legval([1,2],c, tensor = False))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 = False))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. 7.]
更新于：2022年3月7日
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