在Python中区分拉盖尔级数,并将每个微分乘以一个标量
要区分拉盖尔级数,可以在Python中使用laguerre.lagder()方法。该方法返回沿着轴m次微分后的拉盖尔级数系数c。在每次迭代中,结果都会乘以scl。参数c是一个沿着每个轴从低到高度的系数数组,例如,[1,2,3]
表示系列1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2
,而[[1,2],[1,2]]
表示1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y)
,如果axis=0是x,axis=1是y。
第一个参数c是拉盖尔级数系数的数组。如果c是多维的,则不同的轴对应不同的变量,每个轴上的度数由相应的索引给出。第二个参数m是进行微分的次数,必须是非负的。(默认值:1)。第三个参数scl是一个标量。每个微分都会乘以scl。最终结果是乘以scl的m次方。这用于线性变量替换。(默认值:1)。第四个参数axis是进行微分的轴。(默认值:0)。
步骤
首先,导入所需的库−
import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L
创建一个系数的数组 −
c = np.array([1,2,3,4])
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)
拿到形状−
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
要区分Laguerre级数,使用Python中的laguerre.lagder()方法
print("\nResult...\n",L.lagder(c, scl = -1))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L
# Create an array of coefficients
c = np.array([1,2,3,4])
# 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 Laguerre series, use the laguerre.lagder() method in Python
print("\nResult...\n",L.lagder(c, scl = -1))
输出
Our Array...
[1 2 3 4]
Dimensions of our Array...
1
Datatype of our Array object...
int64
Shape of our Array object...
(4,)
Result...
[9. 7. 4.]