在 Python 中使用 4 維繫數陣列評估 x、y 和 z 的笛卡爾積上的 3 維拉蓋爾級數

要評估 x、y 和 z 的笛卡爾積上的 3 維拉蓋爾級數，請在 Python 中使用 polynomial.laguerre.laggrid3d() 方法。該方法返回三維拉蓋爾級數在 x、y 和 z 的笛卡爾積中的點的值。

如果 c 的維度少於三個，則會隱式地將其形狀附加為 1 以使其成為 3 維。結果的形狀將為 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape。第一個引數 x、y、z 是三維級數在 x、y 和 z 的笛卡爾積中的點處計算的值。如果 x、y 或 z 是列表或元組，則首先將其轉換為 ndarray，否則保持不變，並且如果它不是 ndarray，則將其視為標量。

第二個引數 c 是一個係數陣列，其順序使得 i、j 次項的係數包含在 c[i,j] 中。如果 c 的維度大於二維，則其餘索引列舉多個係數集。

步驟

首先，匯入所需的庫 -

import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L

建立一個 4 維繫數陣列 -

c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

顯示陣列 -

print("Our Array...\n",c)

檢查維度 -

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

獲取資料型別 -

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

獲取形狀 -

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

要評估 x、y 和 z 的笛卡爾積上的 3 維拉蓋爾級數，請在 Python 中使用 polynomial.laguerre.laggrid3d() 方法 -

print("\nResult...\n",L.laggrid3d([1,2], [1,2],[1,2], c))

示例

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 3-D Laguerre series on the Cartesian product of x, y and z, use the polynomial.laguerre.laggrid3d() method in Python
print("\nResult...\n",L.laggrid3d([1,2], [1,2],[1,2], c))

輸出

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 2. ]
   [ 15.1 3.2 ]]

   [[ 30.2 6.4 ]
   [ 0. 0. ]]]


   [[[-16.925 1.73333333]
   [ 15.1 3.2 ]]

   [[ 30.2 6.4 ]
   [ 0. 0. ]]]]

更新於: 2022-03-04

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