หากต้องการแยกความแตกต่างของซีรีส์ Laguerre ให้ใช้เมธอด laguerre.lagder() ใน Python วิธีการส่งกลับค่าสัมประสิทธิ์อนุกรม Laguerre c แตกต่าง m ครั้งตามแกน ในการทำซ้ำแต่ละครั้ง ผลลัพธ์จะคูณด้วย scl อาร์กิวเมนต์ c คืออาร์เรย์ของสัมประสิทธิ์จากระดับต่ำถึงสูงในแต่ละแกน เช่น [1,2,3] แทนชุดข้อมูล 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2 ขณะที่ [[1,2],[1 ,2]] หมายถึง1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y) ) ถ้า axis=0 คือ x และ axis=1 คือ y
พารามิเตอร์ที่ 1 c คืออาร์เรย์ของสัมประสิทธิ์อนุกรมลากูแยร์ ถ้า c เป็นหลายมิติ ดิฟเฟอเรนซ์แกนจะสัมพันธ์กับตัวแปรต่างๆ โดยมีระดับในแต่ละแกนที่กำหนดโดยดัชนีที่สอดคล้องกัน พารามิเตอร์ตัวที่ 2 m คือจำนวนอนุพันธ์ที่หามาได้ จะต้องไม่เป็นค่าลบ (ค่าเริ่มต้น:1)
พารามิเตอร์ตัวที่ 3 scl คือสเกลาร์ ดิฟเฟอเรนติเอชันแต่ละตัวคูณด้วย scl ผลลัพธ์ที่ได้คือการคูณด้วย scl**m ใช้สำหรับการเปลี่ยนแปลงเชิงเส้นของตัวแปร (ค่าเริ่มต้น:1). พารามิเตอร์ที่ 4 แกนคือแกนซึ่งนำอนุพันธ์มา (ค่าเริ่มต้น:0).
ขั้นตอน
ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L
สร้างอาร์เรย์หลายมิติของสัมประสิทธิ์ -
c = np.arange(4).reshape(2,2)
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)
หากต้องการแยกความแตกต่างของชุด Laguerre ให้ใช้วิธีการ laguerre.lagder() ใน Python -
print("\nResult...\n",L.lagder(c, axis = 1))
ตัวอย่าง
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 differentiate a Laguerre series, use the laguerre.lagder() method in Python print("\nResult...\n",L.lagder(c, axis = 1))
ผลลัพธ์
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... [[-1.] [-3.]]