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法律研究在 Python 中生成勒让德多项式和 x、y 复数点数组的伪范德蒙德矩阵
要生成勒让德多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 legendre.legvander2d() 方法。该方法返回伪范德蒙德矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1,)，其中最后一个索引是相应勒让德多项式的次数。dtype 将与转换后的 x 相同。
参数 x、y 是点坐标数组，所有数组都具有相同的形状。dtype 将根据任何元素是否为复数转换为 float64 或 complex128。标量将转换为一维数组。参数 deg 是 [x_deg, y_deg] 形式的最大次数列表。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L
使用 numpy.array() 方法创建具有相同形状的点坐标数组：
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j]) y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])
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)要生成勒让德多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 legendre.legvander2d() 方法：
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",L.legvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L
# Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j])
y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])
# 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 the Legendre polynomial, use the legendre.legvander2d() method in Python Numpy
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",L.legvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))输出
Array1... [-2.+2.j -1.+2.j] Array2... [1.+2.j 2.+2.j] Array1 datatype... complex128 Array2 datatype... complex128 Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Shape of Array1... (2,) Shape of Array2... (2,) Result... [[ 1. +0.j 1. +2.j -5. +6.j -29. -8.j -2. +2.j -6. -2.j -2. -22.j 74. -42.j -0.5 -12.j 23.5 -13.j 74.5 +57.j -81.5 +352.j] [ 1. +0.j 2. +2.j -0.5 +12.j -43. +37.j -1. +2.j -6. +2.j -23.5 -13.j -31. -123.j -5. -6.j 2. -22.j 74.5 -57.j 437. +73.j]]
更新于：2022-03-09
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