在Python中对具有多维系数的Legendre级数在轴1上进行微分

要对Legendre级数进行微分，请使用Python中的polynomial.laguerre.legder()方法。返回沿轴m次微分的Legendre级数系数c。在每次迭代中，结果乘以scl。

第一个参数c是一个Legendre级数系数的数组。如果c是多维的，不同的轴对应具有相应索引给出的每个轴度的不同变量。第二个参数m是要采取的导数数量，必须为非负数（默认值为1）。第三个参数scl是一个标量。每个微分乘以scl。最终结果被乘以scl**m。这用于线性变量的变换（默认值为1）。第四个参数axis是要进行导数的轴（默认值为0）。

步骤

首先，导入所需的库-

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

创建一个多维系数数组 −

c = np.arange(4).reshape(2,2)

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)

为了区分一个Legendre序列，在Python中使用polynomial.laguerre.legder()方法进行求导。返回沿轴差分m次的Legendre序列系数c。在每次迭代中，结果都乘以scl –

print("\nResult...\n",L.legder(c, axis = 1))

示例

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

# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 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 differentiate a Legendre series, use the polynomial.laguerre.legder() method in Python
print("\nResult...\n",L.legder(c, axis = 1))

输出

Our Array...
   [[0 1]
   [2 3]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result...
   [[1.]
   [3.]]