Python에서 4D 계수 배열을 사용하여 점(x,y,z)에서 3D Laguerre 급수 평가

점 x,y,2에서 3D Laguerre 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.laguerre.lagval3d() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 x, y, z의 해당 값의 3배가 형성된 점에 대한 다차원 다항식의 값을 반환합니다.

c의 차원이 3개 미만이면 3차원으로 만들기 위해 1차원이 해당 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[3:] + x.shape입니다. 첫 번째 매개변수는 x, y, z입니다. 3차원 계열은 점(x, y, z)에서 평가되며 여기서 x, y 및 z는 모양이 같아야 합니다. x, y, z 중 하나라도 alist나 tuple이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다.

두 번째 매개변수 C는 다차,j,k항의 계수가 c[i,j,k]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c의 차원이 3보다 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)

점 x,y,2에서 3D Laguerre 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.laguerre.lagval3d() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 x, y 및 z에서 해당 값의 3배로 형성된 점에 대한 다차원 다항식의 값을 반환합니다. −

print("\nResult...\n",L.lagval3d([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 3D Laguerre series at points x,y,2 use the polynomial.laguerre.lagval3d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",L.lagval3d([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 0. ]
   [-16.925 0. ]]