ในการประเมินซีรี่ส์ Legendre ที่จุด x ให้ใช้วิธี polynomial.legendre.legval() ใน PythonNumpy พารามิเตอร์ที่ 1 คือ x ถ้า x เป็นรายการหรือทูเพิล ค่านั้นจะถูกแปลงเป็น ndarray ไม่เช่นนั้นจะไม่เปลี่ยนแปลงและถือเป็นสเกลาร์ ไม่ว่าในกรณีใด x หรือองค์ประกอบของมันจะต้องสนับสนุนการบวกและการคูณด้วยตัวมันเองและองค์ประกอบของ c
พารามิเตอร์ตัวที่ 2, C, อาร์เรย์ของสัมประสิทธิ์ที่จัดลำดับเพื่อให้สัมประสิทธิ์สำหรับเงื่อนไขของดีกรี nare อยู่ใน c[n] ถ้า c มีหลายมิติ ดัชนีที่เหลือจะระบุพหุนามพหุนามหลายตัว ในกรณีสองมิติ สัมประสิทธิ์อาจคิดว่าจัดเก็บไว้ในคอลัมน์ของค
พารามิเตอร์ตัวที่ 3 เทนเซอร์ ถ้า True รูปร่างของอาร์เรย์สัมประสิทธิ์จะถูกขยายด้วยตัวที่อยู่ทางขวา หนึ่งตัวสำหรับแต่ละมิติของ x สเกลาร์มีมิติ 0 สำหรับการดำเนินการนี้ ผลที่ได้คือทุกคอลัมน์ของสัมประสิทธิ์ใน c ถูกประเมินสำหรับทุกองค์ประกอบของ x หากเป็นเท็จ x จะถูกถ่ายทอดบนคอลัมน์ของ c สำหรับการประเมิน คีย์เวิร์ดนี้มีประโยชน์เมื่อ c เป็นแบบหลายมิติ ค่าเริ่มต้นคือ True
ขั้นตอน
ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -
import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L
สร้างอาร์เรย์ของสัมประสิทธิ์ -
c = np.array([1, 2, 3])
แสดงอาร์เรย์ -
print("Our Array...\n",c)
ตรวจสอบขนาด -
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
รับประเภทข้อมูล -
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
รับรูปร่าง -
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
โดยที่ x เป็นทูเพิล -
x = (5, 10, 15)
ในการประเมินซีรี่ส์ Legendre ที่จุด x ให้ใช้วิธี polynomial.legendre.legval() ใน PythonNumpy -
print("\nResult...\n",L.legval(x,c))
ตัวอย่าง
import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L # Create an array of coefficients c = np.array([1, 2, 3]) # 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) # Here, x is a tuple x = (5, 10, 15) # To evaluate a Legendre series at points x, use the polynomial.legendre.legval() method in Python Numpy print("\nResult...\n",L.legval(x,c))
ผลลัพธ์
Our Array... [1 2 3] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3,) Result... [ 122. 469.5 1042. ]