주어진 차수의 Pseudo-Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyvander2()를 사용합니다. 이 방법은 도 및 샘플 포인트(x, y)의 의사 Vandermonde 행렬을 반환합니다.
매개변수 x와 y는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtype이 float64 또는 complex128로 변환됩니다. 스칼라는 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg] 형식의 최대 각도 목록입니다.
단계
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -
import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d
numpy.array() 메서드를 사용하여 동일한 모양의 점 좌표 배열을 만듭니다. -
x = np.array([0.1, 1.4]) y = np.array([1.7, 2.8])
배열 표시 -
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y) 데이터 유형 표시 -
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype) 두 어레이의 차원을 확인하십시오 -
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim) 두 배열의 모양을 확인하십시오 -
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape) 주어진 차수의 Pseudo-Vandermonde 행렬을 생성하려면 polynomial.polyvander2() -
를 사용하십시오.x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",polyvander2d(x,y, [x_deg, y_deg])) 예시
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d
# Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method
x = np.array([0.1, 1.4])
y = np.array([1.7, 2.8])
# Display the arrays
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)
# Display the datatype
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)
# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)
# To generate a Pseudo-Vandermonde matrix of given degree, use the polynomial.polyvander2() in Python Numpy
# The method returns the pseudo-Vandermonde matrix of degrees deg and sample points (x, y).
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",polyvander2d(x,y, [x_deg, y_deg])) 출력
Array1... [0.1 1.4] Array2... [1.7 2.8] Array1 datatype... float64 Array2 datatype... float64 Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Shape of Array1... (2,) Shape of Array2... (2,) Result... [[1.000000e+00 1.700000e+00 2.890000e+00 4.913000e+00 1.000000e-01 1.700000e-01 2.890000e-01 4.913000e-01 1.000000e-02 1.700000e-02 2.890000e-02 4.913000e-02] [1.000000e+00 2.800000e+00 7.840000e+00 2.195200e+01 1.400000e+00 3.920000e+00 1.097600e+01 3.073280e+01 1.960000e+00 5.488000e+00 1.536640e+01 4.302592e+01]]