ในการประเมินซีรี่ส์ 3D Laguerre ที่จุด x,y,2 ให้ใช้วิธี polynomial.laguerre.lagval3d() ในPython Numpy วิธีการส่งกลับค่าของพหุนามหลายมิติบนจุดที่เกิดขึ้นด้วยค่าสามเท่าของค่าที่สอดคล้องกันจาก x, y และ z..
ถ้า c มีน้อยกว่า 3 มิติ จะมีการต่อมิติโดยปริยายเพื่อสร้างเป็นสามมิติ รูปร่างของผลลัพธ์จะเป็น c.shape[3:] + x.shape พารามิเตอร์ที่ 1 คือ x, y, z อนุกรมสามมิตินี้ประเมินที่จุด (x, y, z) โดยที่ x, y และ z ต้องมีรูปร่างเหมือนกัน หาก x, y หรือ z ใดๆ เป็น alist หรือ tuple จะถูกแปลงเป็น ndarray ก่อน มิฉะนั้นจะไม่เปลี่ยนแปลง และหากไม่ใช่ ndarray จะถือว่าเป็นสเกลาร์
พารามิเตอร์ตัวที่ 2 C คืออาร์เรย์ของสัมประสิทธิ์ที่เรียงลำดับเพื่อให้สัมประสิทธิ์ของพจน์ของ multidegreei,j,k อยู่ใน c[i,j,k] ถ้า c มีขนาดมากกว่า 3 ดัชนีที่เหลือจะแจกแจงค่าสัมประสิทธิ์หลายชุด
ขั้นตอน
ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L
สร้างอาร์เรย์ 4 มิติของสัมประสิทธิ์ -
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)
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)
ในการประเมินซีรี่ส์ 3D Laguerre ที่จุด x,y,2 ให้ใช้วิธี polynomial.laguerre.lagval3d() ในPython Numpy วิธีการส่งกลับค่าของพหุนามหลายมิติบนจุดที่เกิดขึ้นด้วยค่าสามเท่าของค่าที่สอดคล้องกันจาก x, y และ z:−
print("\nResult...\n",L.lagval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))
ตัวอย่าง
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L # Create a 4d array of coefficients c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2) # 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 evaluate a 3D Laguerre series at points x,y,2 use the polynomial.laguerre.lagval3d() method in Python Numpy print("\nResult...\n",L.lagval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))
ผลลัพธ์
Our Array... [[[[ 0 1] [ 2 3] [ 4 5] [ 6 7] [ 8 9] [10 11]] [[12 13] [14 15] [16 17] [18 19] [20 21] [22 23]]] [[[24 25] [26 27] [28 29] [30 31] [32 33] [34 35]] [[36 37] [38 39] [40 41] [42 43] [44 45] [46 47]]]] Dimensions of our Array... 4 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2, 6, 2) Result... [[-15.66666667 0. ] [-16.925 0. ]]