在Python中为具有多维系数的Laguerre级数求导

要对Laguerre级数求导，在Python中使用laguerre.lagder()方法。该方法按照轴的方向返回经过m次求导的Laguerre级数系数c。在每次迭代中，结果都会乘以scl。参数c是一个按照每个轴从低到高次的系数数组，例如，[1,2,3]表示级数1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2，而[[1,2],[1,2]]表示如果axis=0是x轴，axis=1是y轴，则表示级数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)。

第一个参数c是Laguerre级数的系数数组，如果c是多维的，不同轴对应不同的变量，每个轴的阶数由相应的索引给出。第二个参数m是求导的次数，必须是非负数。（默认值：1）。第三个参数scl是标量，每次求导结果都会乘以scl。最终结果乘以scl的m次方。这在进行线性变量替换时使用。（默认值：1）。第四个参数axis是进行求导的轴。（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)

要对拉盖尔级数进行微分，可以使用Python中的laguerre.lagder()方法 –

print("\nResult...\n",L.lagder(c))

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 differentiate a Laguerre series, use the laguerre.lagder() method in Python
print("\nResult...\n",L.lagder(c))

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...
   [[-2. -3.]]