在Python中计算Laguerre级数在点x处的值及系数数组的形状，对于x的每个维度，数组都得扩展

要在点x处计算Laguerre级数，请使用Python中Numpy库的polynomial.laguerre.lagval()方法。第一个参数是x。如果x是一个列表或元组，它将被转换为ndarray，否则它将保持不变并被视为标量。无论哪种情况，x或其元素都必须支持与自身以及c的元素之间的加法和乘法。

第二个参数C是一个按照系数顺序排序的系数数组，其中n阶的系数包含在c[n]中。如果c是多维的，剩余的索引将枚举多个多项式。在二维情况下，可以认为系数存储在c的列中。

第三个参数tensor，如果为True，则系数数组的形状将在右侧扩展为每个维度的x数量个1。对于这种操作，标量的维度为0。结果是c中每一列的系数都将在x的每个元素上进行求值。如果为False，则x将在求值过程中被广播到c的列上。当c是多维的时候，该关键字非常有用。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

创建一个多维数组的系数 –

c = np.arange(8).reshape(2,4)

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)

获得形状−

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

使用Python Numpy中的polynomial.laguerre.lagval()方法来评估Laguerre系列在点x处的值。

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

示例

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

# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(8).reshape(2,4)

# 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 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 = True))

输出

Our Array...
   [[0 1 2 3]
   [4 5 6 7]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 4)

Result...
   [[ 0. -4.]
   [ 1. -4.]
   [ 2. -4.]
   [ 3. -4.]]