在 Python 中生成給定度數的偽範德蒙矩陣,並使用複數陣列作為點座標


要生成給定度數的偽範德蒙矩陣,請在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyvander2()。此方法返回度數為 deg 和取樣點 (x, y) 的偽範德蒙矩陣。引數 x 和 y 是點座標陣列,形狀相同。資料型別將轉換為 float64 或 complex128,具體取決於元素是否為複數。標量將轉換為一維陣列。引數 deg 是最大度數列表,格式為 [x_deg, y_deg]。

步驟

首先,匯入所需的庫 -

import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d

使用 numpy.array() 方法建立形狀相同的點座標陣列 -

x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j])
y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])

顯示陣列 -

print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)

顯示資料型別 -

print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)

檢查兩個陣列的維度 -

print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)

檢查兩個陣列的形狀 -

print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)

要生成給定度數的偽範德蒙矩陣,請在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyvander2() -

x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",polyvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d

# Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j])
y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])

# Display the arrays
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)

# Display the datatype
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)

# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)

# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)

# To generate a Pseudo-Vandermonde matrix of given degree, use the polynomial.polyvander2() in Python Numpy
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",polyvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

輸出

Array1...
   [-2.+2.j -1.+2.j]

Array2...
   [1.+2.j 2.+2.j]

Array1 datatype...
complex128

Array2 datatype...
complex128

Dimensions of Array1...
1

Dimensions of Array2...
1

Shape of Array1...
(2,)

Shape of Array2...
(2,)

Result...
   [[ 1. +0.j 1. +2.j -3. +4.j -11. -2.j -2. +2.j -6. -2.j -2.-14.j 26.-18.j 0. -8.j 16. -8.j 32.+24.j                -16.+88.j]
   [ 1. +0.j 2. +2.j 0. +8.j -16.+16.j -1. +2.j -6. +2.j -16. -8.j -16.-48.j -3. -4.j 2.-14.j 32.-24.j                112.+16.j]]

更新於: 2022-03-01

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