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法律研究在Python中生成拉盖尔多项式和x、y、z采样点的伪范德蒙德矩阵
要生成拉盖尔多项式的伪范德蒙德矩阵以及x、y、z采样点，请在Python NumPy中使用laguerre.lagvander3d()。参数x、y、z返回一个点数组。dtype根据任何元素是否为复数转换为float64或complex128。如果x是标量，则将其转换为一维数组。参数deg是一个最大次数列表，形式为[x_deg, y_deg, z_deg]。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L
使用numpy.array()方法创建形状相同的点坐标数组：
x = np.array([1, 2]) y = np.array([3, 4]) z = np.array([5, 6])
显示数组：
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)
print("\nArray3...\n",z)显示数据类型：
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)
print("\nArray3 datatype...\n",z.dtype)检查两个数组的维度：
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
print("\nDimensions of Array3...\n",z.ndim)检查两个数组的形状：
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)
print("\nShape of Array3...\n",z.shape)要在Python中生成拉盖尔多项式的伪范德蒙德矩阵以及x、y、z采样点，请使用laguerre.lagvander3d()：
x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 4
print("\nResult...\n",L.lagvander3d(x,y,z, [x_deg, y_deg, z_deg]))示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L
# Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method
x = np.array([1, 2])
y = np.array([3, 4])
z = np.array([5, 6])
# Display the arrays
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)
print("\nArray3...\n",z)
# Display the datatype
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)
print("\nArray3 datatype...\n",z.dtype)
# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
print("\nDimensions of Array3...\n",z.ndim)
# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)
print("\nShape of Array3...\n",z.shape)
# To generate a pseudo Vandermonde matrix of the Laguerre polynomial with x, y, z sample points, use the laguerre.lagvander3d() in Python Numpy
x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 4
print("\nResult...\n",L.lagvander3d(x,y,z, [x_deg, y_deg, z_deg]))输出
Array1... [1 2] Array2... [3 4] Array3... [5 6] Array1 datatype... int64 Array2 datatype... int64 Array3 datatype... int64 Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Dimensions of Array3... 1 Shape of Array1... (2,) Shape of Array2... (2,) Shape of Array3... (2,) Result... [[ 1. -4. 3.5 2.66666667 -1.29166667 -2. 8. -7. -5.33333333 2.58333333 -0.5 2. -1.75 -1.33333333 0.64583333 1. -4. 3.5 2.66666667 -1.29166667 0. -0. 0. 0. -0. -0. 0. -0. -0. 0. -0. 0. -0. -0. 0. 0. - 0. 0. 0. -0. -0.5 2. -1.75 -1.33333333 0.64583333 1. -4. 3.5 2.66666667 -1.29166667 0.25 -1. 0.875 0.66666667 -0.32291667 -0.5 2. -1.75 -1.33333333 0.64583333] [ 1. -5. 7. 1. -5. -3. 15. -21. -3. 15. 1. -5. 7. 1. -5. 2.33333333 -11.66666667 16.33333333 2.33333333 -11.66666667 -1. 5. -7. -1. 5. 3. -15. 21. 3. -15. -1. 5. -7. -1. 5. -2.33333333 11.66666667 -16.33333333 -2.33333333 11.66666667 -1. 5. -7. -1. 5. 3. -15. 21. 3. -15. -1. 5. -7. -1. 5. -2.33333333 11.66666667 -16.33333333 -2.33333333 11.66666667]]
更新于：2022年3月7日
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