使用 Python 中的浮点数组生成勒让德多项式的范德蒙矩阵
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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 polynomial.legvander() 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 返回一个点数组。dtype 转换为 float64 或 complex128，具体取决于是否有任何元素是复数。如果 x 是标量，则将其转换为一维数组。参数 deg 是结果矩阵的度数。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L
创建一个数组 −
x = np.array([0, 3.5, -1.4, 2.5])
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)
要生成勒让德多项式的伪范德蒙矩阵，请使用 polynomial.legvander() 方法 −
print("\n结果...\n",L.legvander(x, 2))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L
# 创建数组
x = np.array([0, 3.5, -1.4, 2.5])
# 显示数组
print("我们的数组...\n",x)
# 检查维度
打印("\n我们的数组的维度...\n",x.ndim)
# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",x.dtype)
# 获取形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",x.shape)
# 要生成勒让德多项式的伪范德蒙矩阵，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.legvander() 方法
print("\n结果...\n",L.legvander(x, 2))
输出
我们的数组... [ 0. 3.5 -1.4 2.5] 我们的数组的维度... 1 我们的数组对象的数据类型... float64 我们的数组对象的形状... (4,) 结果... [[ 1. 0. -0.5 ] [ 1. 3.5 17.875] [ 1. -1.4 2.44 ] [ 1. 2.5 8.875]]
