使用 Python 中的 4d 系数数组对 x、y 和 z 的笛卡尔积计算 3D Legendre 级数
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要对 x、y 和 z 的笛卡尔积计算 3D Legendre 级数，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.legendre.leggrid3d() 方法。该方法返回 x 和 z 的笛卡尔积中点处的三维切比雪夫级数的值。如果 c 的维度少于三个，则将隐式地将 1 附加到其形状以使其成为 3-D。结果的形状将是 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape。
第一个参数是 x、y、z。在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点处计算三维级数。如果 x 或 y 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则保持不变，如果不是 ndarray，则将其视为标量。
第二个参数是 c。系数数组按顺序排列，以便多度项 i,j 的系数包含在 c[i,j] 中。如果 c 的维度大于 2，则其余索引枚举多组系数。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L
创建一个四维系数数组 −
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)
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)
要对 x、y 和 z 的笛卡尔积计算 3D 勒让德级数，请使用 Python 中的 polynomial.legendre.leggrid3d() 方法 −
print("\n结果...\n",L.leggrid3d([1,2],[1,2],[1,2],c))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L
# 创建一个四维系数数组
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)
# 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)
# 要对 x、y 和 z 的笛卡尔积求 3D 勒让德级数，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.legendre.leggrid3d() 方法
print("\n结果...\n",L.leggrid3d([1,2],[1,2],[1,2],c))
输出
我们的数组... [[[[ 0 1] [ 2 3] [ 4 5] [ 6 7] [ 8 9] [10 11]] [[12 13] [14 15] [16 17] [18 19] [20 21] [22 23]]] [[[24 25] [26 27] [28 29] [30 31] [32 33] [34 35]] [[36 37] [38 39] [40 41] [42 43] [44 45] [46 47]]]] 我们的数组的维度... 4 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, 6, 2) 结果... [[[[ 552. 28911. ] [ 900. 46566. ]] [[ 972. 49765.5 ] [ 1566. 79447.5 ]]] [[[ 576. 29977.5 ] [ 936. 48165.75 ]] [[ 1008. 51365.25 ] [ 1620. 81847.125]]]]
