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法学在Python中沿特定轴积分拉盖尔级数
要积分拉盖尔级数，请在 Python 中使用 laguerre.lagint() 方法。该方法返回沿轴 m 次从 lbnd 积分的拉盖尔级数系数 c。在每次迭代中，生成的级数乘以 scl，并添加积分常数 k。缩放因子用于线性变量更改。
第一个参数 c 是拉盖尔级数系数的数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。第二个参数 m 是积分阶数，必须为正数。（默认值：1）。第三个参数 k 是积分常数。lbnd 处第一个积分的值是列表中的第一个值，lbnd 处第二个积分的值是第二个值，依此类推。如果 k == []（默认值），则所有常数都设置为零。如果 m == 1，则可以提供单个标量而不是列表。
第四个参数 lbnd 是积分的下限。（默认值：0）。第五个参数 scl 是一个标量。每次积分后，结果在添加积分常数之前乘以 scl。（默认值：1）。第六个参数 axis 是积分所取的轴。（默认值：0）。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L
创建系数的多维数组：
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)要积分拉盖尔级数，请在 Python 中使用 laguerre.lagint() 方法。该方法返回沿轴 m 次从 lbnd 积分的拉盖尔级数系数 c。在每次迭代中，生成的级数乘以 scl，并添加积分常数 k。缩放因子用于线性变量更改：
print("\nResult...\n",L.lagint(c, axis = 1))示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre 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 integrate a Laguerre series, use the laguerre.lagint() method in Python
print("\nResult...\n",L.lagint(c, axis = 1))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... [[ 0. 1. -1.] [ 2. 1. -3.]]
更新于：2022年3月4日
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