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法学使用Python生成指定阶数的伪范德蒙德矩阵，其中包含浮点型数组的点坐标
要生成指定阶数的伪范德蒙德矩阵，可以使用Python NumPy中的`polynomial.polyvander2()`。此方法返回指定阶数`deg`和采样点(x, y)的伪范德蒙德矩阵。
参数x和y是点坐标数组，形状相同。数据类型将转换为float64或complex128，具体取决于元素是否为复数。标量将转换为一维数组。参数deg是最大阶数列表，格式为[x_deg, y_deg]。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d
使用numpy.array()方法创建形状相同的点坐标数组：
x = np.array([0.1, 1.4]) y = np.array([1.7, 2.8])
显示数组：
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)显示数据类型：
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)检查两个数组的维度：
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)检查两个数组的形状：
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)要生成指定阶数的伪范德蒙德矩阵，请使用`polynomial.polyvander2()`：
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",polyvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))示例
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d
# Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method
x = np.array([0.1, 1.4])
y = np.array([1.7, 2.8])
# Display the arrays
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)
# Display the datatype
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)
# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)
# To generate a Pseudo-Vandermonde matrix of given degree, use the polynomial.polyvander2() in Python Numpy
# The method returns the pseudo-Vandermonde matrix of degrees deg and sample points (x, y).
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",polyvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))输出
Array1... [0.1 1.4] Array2... [1.7 2.8] Array1 datatype... float64 Array2 datatype... float64 Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Shape of Array1... (2,) Shape of Array2... (2,) Result... [[1.000000e+00 1.700000e+00 2.890000e+00 4.913000e+00 1.000000e-01 1.700000e-01 2.890000e-01 4.913000e-01 1.000000e-02 1.700000e-02 2.890000e-02 4.913000e-02] [1.000000e+00 2.800000e+00 7.840000e+00 2.195200e+01 1.400000e+00 3.920000e+00 1.097600e+01 3.073280e+01 1.960000e+00 5.488000e+00 1.536640e+01 4.302592e+01]]
更新于：2022年3月1日
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