以Python中的系数为列，在点x上评估拉盖尔级数

以Python中的系数为列，在点x上评估拉盖尔级数

要在点x上评估拉盖尔级数，可以使用Python的NumPy库中的polynomial.laguerre.lagval()方法。第一个参数是x。如果x是一个列表或元组，它会被转换为ndarray，否则保持不变，视为标量。在任何情况下，x或其元素必须支持加法和乘法，包括与c的元素进行加法和乘法。

第二个参数C是一个按照顺序排列的系数数组，其中n次项的系数包含在c[n]中。如果c是多维的，则其余的索引枚举多个多项式。在二维情况下，可以将系数视为存储在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扩展为一个，每个维度有一个。对于这个操作，标量的维度为0。结果是，c中的每列系数都针对x的每个元素进行评估。如果为False，则在评估中x会被广播到c的列上。当c是多维的时候，这个关键字非常有用。默认值为True。

步骤

首先，导入所需的库−

import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre 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)

要在点x处评估拉盖尔级数，请在Python Numpy中使用polynomial.laguerre.lagval()方法。

print("\nResult...\n",L.lagval([1,2],c,tensor = False))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre 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 evaluate a Laguerre series at points x, use the polynomial.laguerre.lagval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",L.lagval([1,2],c,tensor = False))

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...
   [ 0. -2.]