在Python中使用4D系数数组评估3D Laguerre级数的点（x，y，z）

要在点x，y，z处评估3D Laguerre级数，可以使用Python Numpy中的polynomial.laguerre.lagval3d()方法。该方法返回多维多项式在由x，y和z的对应值三元组形成的点上的值。

如果c的维度少于3个，就会隐式地添加1个维度，使其成为3D。结果的形状将是c.shape[3:] + x.shape。第一个参数是x，y，z。三维级数在点(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是一个按顺序排列的系数数组，使得多项式项i，j，k的系数包含在c[i，j，k]中。如果c的维度大于3，则剩余的指标将枚举多个系数集。

步骤

首先，导入所需的库 –

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

创建一个4D系数数组−

c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

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)

使用Python Numpy中的polynomial.laguerre.lagval3d()方法在点x，y，2处评估3D Laguerre系列。该方法返回由x，y和z的相应值的三元组形成的点上多维多项式的值：

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

示例

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

# Create a 4d array of coefficients
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

# 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 evaluate a 3D Laguerre series at points x,y,2 use the polynomial.laguerre.lagval3d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",L.lagval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))

输出

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. ]]