在 Python 中对特定轴上的多维系数拉盖尔级数进行微分
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要对拉盖尔级数进行微分，请使用 Python 中的 laguerre.lagder() 方法。该方法返回沿轴微分 m 次的拉盖尔级数系数 c。每次迭代时，结果都会乘以 scl。参数 c 是沿每个轴从低到高阶排列的系数数组，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 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 而 axis=1 是 y。
第一个参数 c 是拉盖尔级数系数数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应不同的变量，每个轴的阶数由相应的索引给出。第二个参数 m 是求导数的个数，必须为非负数。(默认值:1)。第三个参数 scl 是标量。每个微分都乘以 scl。最终结果是乘以 scl**m。这用于变量的线性变化。(默认值:1)。第 4 个参数 axis 是求导的轴。(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
创建系数的多维数组 −
c = np.arange(4).reshape(2,2)
显示数组 −
print("我们的数组...\n",c)
检查维度 −
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)
获取数据类型 −
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)
获取形状 −
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)
要区分拉盖尔级数，请使用 Python 中的 laguerre.lagder() 方法 −
print("\n结果...\n",L.lagder(c, axis = 1))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L
# 创建系数的多维数组
c = np.arange(4).reshape(2,2)
# 显示数组
print("我们的数组...\n",c)
# 检查维度
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)
# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)
# 获取形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)
# 要区分拉盖尔级数，请使用 Python 中的 laguerre.lagder() 方法
print("\n结果...\n",L.lagder(c, axis = 1))
输出
我们的数组... [[0 1] [2 3]] 我们的数组的维度... 2 我们的数组对象的数据类型... int64 我们的数组对象的形状... (2, 2) 结果... [[-1.] [-3.]]
