在 Python 中生成勒让德多项式的伪范德蒙矩阵和 x、y 点数组
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要生成勒让德多项式的伪范德蒙矩阵，请使用 Python Numpy 中的 legendre.legvander2d() 方法。该方法返回伪范德蒙矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1,)，其中最后一个索引是相应勒让德多项式的度数。dtype 将与转换后的 x 相同。
参数 x、y 是点坐标数组，所有点坐标的形状均相同。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 import legendre as L
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([1, 2]) y = np.array([3, 4])
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)
要生成勒让德多项式的伪范德蒙矩阵，请使用 Python Numpy − 中的 legendre.legvander2d() 方法
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\n结果...\n",L.legvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L
# 创建点数组坐标，所有坐标均使用 numpy.array() 方法具有相同的形状
x = np.array([1, 2])
y = np.array([3, 4])
# 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)
# 要生成勒让德多项式的伪范德蒙矩阵，请使用 Python Numpy 中的 legendre.legvander2d() 方法
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\n结果...\n",L.legvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))
输出
Array1...
[1 2]
Array2...
[3 4]
Array1 datatype...
int64
Array2 datatype...
int64
Dimensions of Array1...
1
Dimensions of Array2...
1
Shape of Array1...
(2,)
Shape of Array2...
(2,)
结果...
[[ 1. 3. 13. 63. 1. 3. 13. 63. 1. 3.
13. 63. ]
[ 1. 4. 23.5 154. 2. 8. 47. 308. 5.5 22.
129.25 847. ]]
