在Python中对点（x，y，z）求解3D Laguerre级数

要在点x处求解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的相应值组成的点上的值。如果c的维数少于3维，则会隐式地追加其形状，使其成为3D。结果的形状将为c.shape [3：] + x.shape。

第一个参数是x，y，z。三维级数在点（x，y，z）处求解，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，否则将保持不变。如果它不是ndarray，则被视为标量。

第二个参数C是一组系数的数组，其顺序使得多重度i，j，k的术语的系数包含在c [i，j，k]中。如果c的维数大于3，则剩余的索引将枚举多组系数。

步骤

首先，导入所需的库−

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

创建一个三维系数数组 −

c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

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处评估3D拉盖尔级数，请使用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对应值三元组形成的点上的值 –

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 3d array of coefficients
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

# 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, 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]]]

Dimensions of our Array...
3

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2, 6)

Result...
   [-7.83333333 0. ]