在 Python 中使用 4D 系数数组评估点 (x,y,z) 处的 3D Laguerre 系列

Z时代
2024-01-10
分类：综合

要在点 x、y、2 处评估 3D 拉盖尔级数，请使用d()Python Numpy 中的 polynomial.laguerre.lagval3 方法。该方法返回由 x、y 和 z 的三元组对应值形成的点上的多维多项式值。

如果 c 的维度少于 3 个，则将其隐式附加到其形状以使其成为 3-D。结果的形状将是 c.shape[3:] + x.shape。第一个参数是 x、y、z。三维序列在点 (x, y, z) 处进行评估，其中 x、y 和 z 必须具有相同的形状。如果 x、y 或 z 中的任何一个是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则保持不变，如果它不是 ndarray，则将其视为标量。

第二个参数 C 是一个有序的系数数组，使得多度 i,j,k 项的系数包含在 c[i,j,k] 中。如果 c 的维度大于 3，则其余索引会枚举多组系数。

脚步

首先，导入所需的库 -

import numpy as np

fromnumpy.polynomialimport laguerre as L

创建一个 4d 系数数组 -

c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

显示数组 -

print("Our Array...\n",c)

检查尺寸 -

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

获取数据类型 -

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

获得形状 -

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

要在点 x、y、2 处评估 3D 拉盖尔级数，请使用d()Python Numpy 中的 polynomial.laguerre.lagval3 方法。该方法返回由 x、y 和 z 中对应值的三元组构成的点上的多维多项式值： -

print("\nResult...\n",L.lagval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))

示例

import numpy as np
fromnumpy.polynomialimport laguerre as L
#创建一个 4d 系数数组
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)
#显示数组
print("Our Array...\n",c)
#检查尺寸
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
#获取数据类型
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
#获取形状
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
#要在点 x、y、2 处评估 3D 拉盖尔级数，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.laguerre.lagval3d() 方法
print("\nResult...\n",L.lagval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))

输出结果

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 0. ]
   [-16.925 0. ]]