在 Python 中生成具有点坐标复数数组的给定度数的伪范德蒙矩阵
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要生成具有给定度数的伪范德蒙矩阵，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.polyvander2()。该方法返回度数为 deg 的伪范德蒙矩阵和样本点 (x, y)。参数 x 和 y 是点坐标数组，所有数组的形状相同。dtype 将转换为 float64 或 complex128，具体取决于是否有任何元素是复数。标量将转换为一维数组。参数 deg 是 [x_deg, y_deg] 形式的最大度数列表。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d
使用 numpy.array() 方法 − 创建点坐标数组，所有数组的形状相同
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j]) y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])
显示数组 −
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)
显示数据类型 −
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)
检查两个数组的维度 −
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
检查两个数组的形状 −
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)
要生成给定次数的伪范德蒙矩阵，请使用 Python Numpy − 中的 polynomial.polyvander2()
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\n结果...\n",polyvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d
# 创建点数组坐标，所有都是使用 numpy.array() 方法的相同形状
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j])
y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])
# 显示数组
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)
# 显示数据类型
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)
# 检查两个数组的维度
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
# 检查两个数组的形状数组
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)
# 要生成给定次数的伪范德蒙矩阵，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.polyvander2()
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\n结果...\n",polyvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))
输出
Array1... [-2.+2.j -1.+2.j] Array2... [1.+2.j 2.+2.j] Array1 datatype... complex128 Array2 datatype... complex128 Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Shape of Array1... (2,) Shape of Array2... (2,) 结果... [[ 1. +0.j 1. +2.j -3. +4.j -11. -2.j -2. +2.j -6. -2.j -2.-14.j 26.-18.j 0. -8.j 16. -8.j 32.+24.j -16.+88.j] [ 1. +0.j 2. +2.j 0. +8.j -16.+16.j -1. +2.j -6. +2.j -16. -8.j -16.-48.j -3. -4.j 2.-14.j 32.-24.j 112.+16.j]]
