在Python中评估Legendre多项式系列在多维数组点x上的值

要在多维数组点x上评估Legendre多项式系列，请使用Python Numpy中的polynomial.legendre.legval()方法。第一个参数是x。如果x是一个列表或元组，则会转换为ndarray，否则会保持不变并被视为标量。在任何情况下，x或其元素必须支持与自身和c的元素的加法和乘法。

第二个参数C是一个按照顺序排列的系数数组，其中度数为n的项的系数包含在c[n]中。如果c是多维的，则其余索引枚举多个多项式。在二维情况下，系数可以被认为是存储在c的列中。

第三个参数tensor，如果为True，则系数数组的形状在右侧用一（维）扩展，其中每个x的维度对应一个。对于此操作，标量的维数为0。结果是，对于x的每个元素，都会评估c中的每一列系数。如果为False，则在评估时将x广播到c的各列。当c是多维的时，此关键字非常有用。默认值为True。

步骤

首先，导入所需的库 –

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

创建系数数组 −

c = np.array([1, 2, 3])

展示数组 –

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)

在这里，x是一个二维数组−

x = np.array([[1,2],[3,4]])

要在多维点数组x上评估Legendre系列，请使用Python Numpy中的polynomial.legendre.legval()方法。

print("\nResult...\n",L.legval(x,c))

示例

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

# Create an array of coefficients
c = np.array([1, 2, 3])

# 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)

# Here, x is a 2D array
x = np.array([[1,2],[3,4]])

# To evaluate a Legendre series at multi-dimensional array of points x, use the polynomial.legendre.legval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",L.legval(x,c))

输出

Our Array...
[1 2 3]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(3,)

Result...
[[ 6. 21.5]
[46. 79.5]]