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法律研究在 Python 中生成拉蓋爾多項式和浮點陣列 x、y 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次數。dtype 將與轉換後的 x 相同。
引數 x、y 返回點陣列。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 是形式為 [x_deg, y_deg] 的最大次數列表。
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() 方法建立具有相同形狀的點座標陣列 -
x = np.array([0.1, 1.4]) y = np.array([1.7, 2.8])
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([0.1, 1.4])
y = np.array([1.7, 2.8])
# 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 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...
[0.1 1.4]
Array2...
[1.7 2.8]
Array1 datatype...
float64
Array2 datatype...
float64
Dimensions of Array1...
1
Dimensions of Array2...
1
Shape of Array1...
(2,)
Shape of Array2...
(2,)
Result...
[[ 1. -0.7 -0.955 -0.58383333 0.9 -0.63
-0.8595 -0.52545 0.805 -0.5635 -0.768775 -0.46998583]
[ 1. -1.8 -0.68 0.70133333 -0.4 0.72
0.272 -0.28053333 -0.82 1.476 0.5576 -0.57509333]]
更新於: 2022-03-04
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