Python에서 4차원 계수 배열을 사용하여 x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3차원 라게르 급수 평가

x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3차원 라게르 급수를 평가하려면 Python에서 다항식.laguerre.laggrid3d() 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 x, y 및 z의 데카르트 곱의 점에서 3차원 Laguerre 급수의 값을 반환합니다.

c의 차원이 3개 미만이면 3차원으로 만들기 위해 1차원이 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape입니다. 첫 번째 매개변수 x, y, z는 x, y, z의 데카르트 곱의 점에서 평가되는 3차원 계열입니다. x,`y`, 또는 zis가 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 있고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리됩니다.

두 번째 매개변수 c는 차수i,j에 대한 계수가 c[i,j]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c의 차원이 2보다 큰 경우 나머지 인덱스는 여러 계수 세트를 열거합니다.

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L

계수의 4차원 배열 생성 -

c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

배열 표시 -

print("Our Array...\n",c)

치수 확인 -

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

데이터 유형 가져오기 -

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

모양 가져오기 -

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3차원 Laguerre 급수를 평가하려면 Python의 다항식.laguerre.laggrid3d() 메서드를 사용하십시오. −

print("\nResult...\n",L.laggrid3d([1,2], [1,2],[1,2], c))

예시

import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L

# Create a 4d array of coefficients
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

# Display the array
print("Our Array...\n",c)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

# To evaluate a 3-D Laguerre series on the Cartesian product of x, y and z, use the polynomial.laguerre.laggrid3d() method in Python
print("\nResult...\n",L.laggrid3d([1,2], [1,2],[1,2], c))

출력

Our Array...
   [[[[ 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]]]]

Dimensions of our Array...
4

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2, 6, 2)

Result...
   [[[[-15.66666667 2. ]
   [ 15.1 3.2 ]]

   [[ 30.2 6.4 ]
   [ 0. 0. ]]]


   [[[-16.925 1.73333333]
   [ 15.1 3.2 ]]

   [[ 30.2 6.4 ]
   [ 0. 0. ]]]]