ในการประเมินซีรีส์ 2D Laguerre ที่จุด x ให้ใช้เมธอด polynomial.laguerre.lagval2d() ในPython Numpy วิธีการส่งกลับค่าของพหุนามสองมิติที่จุดที่เกิดขึ้นพร้อมกับค่าที่สัมพันธ์กันจาก x และ y
พารามิเตอร์ที่ 1 คือ x, y อนุกรมสองมิติถูกประเมินที่จุด (x, y) โดยที่ x และ ymust มีรูปร่างเหมือนกัน หาก x หรือ y เป็นรายการหรือทูเพิล จะถูกแปลงเป็น ndarray ก่อน มิฉะนั้นจะไม่มีการเปลี่ยนแปลง และหากไม่ใช่ ndarray จะถือว่าเป็นสเกลาร์
พารามิเตอร์ตัวที่ 2 C คืออาร์เรย์ของสัมประสิทธิ์ที่เรียงลำดับเพื่อให้สัมประสิทธิ์ของพจน์ของ multidegreei,j อยู่ใน c[i,j] ถ้า c มีขนาดมากกว่าสองดัชนีที่เหลือจะแจกแจงค่าสัมประสิทธิ์หลายชุด
ขั้นตอน
ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L
สร้างอาร์เรย์ 3 มิติของสัมประสิทธิ์ -
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
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)
ในการประเมินซีรีส์ 2D Laguerre ที่จุด x ให้ใช้เมธอด polynomial.laguerre.lagval2d() ในPython Numpy วิธีการส่งกลับค่าของพหุนามสองมิติที่จุดที่เกิดขึ้นพร้อมกับคู่ของค่าที่สอดคล้องกันจาก x และ y -
print("\nResult...\n",L.lagval2d([1,2],[1,2],c))
ตัวอย่าง
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L # Create a 3D array of coefficients c = np.arange(24).reshape(2,2,6) # 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 2D Laguerre series at points x, use the polynomial.laguerre.lagval2d() method in Python Numpy print("\nResult...\n",L.lagval2d([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]]] Dimensions of our Array... 3 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2, 6) Result... [[0. 0.] [1. 0.] [2. 0.] [3. 0.] [4. 0.] [5. 0.]]