在Python中生成拉蓋爾多項式和x、y複數點陣的偽範德蒙德矩陣


要生成拉蓋爾多項式的偽範德蒙德矩陣,可以使用Python Numpy中的`laguerre.lagvander2d()`。該方法返回偽範德蒙德矩陣。返回矩陣的形狀為x.shape + (deg + 1,),其中最後一個索引是相應拉蓋爾多項式的階數。dtype將與轉換後的x相同。

引數x、y返回點陣。dtype根據元素是否為複數轉換為float64或complex128。如果x是標量,則將其轉換為一維陣列。引數deg是一個最大階數列表,形式為[x_deg, y_deg]。

步驟

首先,匯入所需的庫:

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

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)

要生成拉蓋爾多項式的偽範德蒙德矩陣,可以使用Python Numpy中的`laguerre.lagvander2d()`:

x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",L.lagvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

示例

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

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

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

# To generate a pseudo Vandermonde matrix of the Laguerre polynomial, use the laguerre.lagvander2d() in Python Numpy

x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",L.lagvander2d(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   0.          -2.j
     -2.5  -2.j  -4.66666667  +0.33333333j
      3.   -2.j  -4.          -6.j
     -11.5 -1.j  -13.33333333 +10.33333333j
      5.   -8.j  -16.         -10.j
     -28.5 +10.j -20.66666667 +39.j ]
   [  1.   +0.j  -1.          -2.j
    -3.    +0.j  -2.33333333  +3.33333333j
     2.    -2.j  -6.          -2.j
    -6.    +6.j   2.          +11.33333333j
     1.5 -6.j -13.5 +3.j
    -4.5 +18.j 16.5 +19.j ]]

更新於:2022年3月3日

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