Pythonの特定の軸にLegendreシリーズを統合する
Legendreシリーズを統合するには、Pythonでpolynomial.legendre.legint()メソッドを使用します。このメソッドは、軸に沿ってlbndからm回積分されたルジャンドル級数係数cを返します。各反復で、結果の級数にsclが乗算され、積分定数kが追加されます。スケーリング係数は、変数の線形変化で使用するためのものです。最初のパラメーターcは、ルジャンドル級数係数の配列です。cが多次元の場合、異なる軸は、対応するインデックスによって与えられる各軸の次数を持つ異なる変数に対応します。
2番目のパラメーターmは積分の順序であり、正でなければなりません。 (デフォルト:1)。 3番目のパラメーターは、積分定数です。 lbndの最初の積分の値はリストの最初の値であり、lbndの2番目の積分の値は2番目の値です。k==[](デフォルト)の場合、すべての定数はゼロに設定されます。 m ==1の場合、リストの代わりに単一のスカラーを指定できます。
4番目のパラメーターlbndは、積分の下限です。 (デフォルト:0)。 5番目のパラメーターsclはascalarです。各積分に続いて、積分定数が追加される前に、結果にsclが乗算されます。 (デフォルト:1)。 6番目のパラメーターであるaxisは、積分が行われるAxisです。 (デフォルト:0)。
ステップ
まず、必要なライブラリをインポートします-
import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L
係数の多次元配列を作成する-
c = np.arange(4).reshape(2,2)
配列を表示する-
print("Our Array...\n",c)
寸法を確認してください-
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
データ型を取得-
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
形をとる-
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
Legendreシリーズを統合するには、Pythonでpolynomial.legendre.legint()メソッドを使用します。このメソッドは、軸に沿ってlbndからm回積分されたルジャンドル級数係数cを返します。各反復で、結果の級数にsclが乗算され、積分定数kが追加されます。スケーリング係数は、変数の線形変化で使用するためのものです-
print("\nResult...\n",L.legint(c, axis = 1))
例
import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L # Create a multidimensional array of coefficients c = np.arange(4).reshape(2,2) # 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 integrate a Legendre series, use the polynomial.legendre.legint() method in Pytho print("\nResult...\n",L.legint(c, axis = 1))
出力
Our Array... [[0 1] [2 3]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2) Result... [[0.16666667 0. 0.33333333] [0.5 2. 1. ]]
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Pythonの特定の軸上で多次元係数を持つチェビシェフ級数を区別する
Chebyshevシリーズを区別するには、Python Numpyのpolynomial.chebder()メソッドを使用します。このメソッドは、導関数のChebyshevシリーズを返します。軸に沿ってm回微分されたChebyshev級数係数を返します。各反復で、結果にsclが乗算されます。引数cは、各軸に沿った低次から高次までの係数の配列です。たとえば、[1,2,3]はシリーズ1 * T_0 + 2 * T_1 + 3 * T_2を表し、[[1,2]、[1,2]は]]は1*T_0(x)* T_0(y)+ 1 * T_1(x)* T_0(y)+ 2 * T_0(x)* T_1(y)+ 2 *
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Pythonの特定の軸上で多次元係数を持つHermite_eシリーズを区別する
Hermite_eシリーズを区別するには、Pythonでhermite_e.hermeder()メソッドを使用します。最初のパラメーターcは、Hermite_e級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は異なる変数に対応し、各軸の次数は対応するインデックスで指定されます。 2番目のパラメーターmは、取られる導関数の数であり、負でない必要があります。 (デフォルト:1)。 3番目のパラメーターsclはスカラーです。各微分はsclで乗算されます。最終結果はscl**mによる乗算です。これは、変数の線形変化で使用するためのものです。 (デフォルト:1)。 4番目のパラメーターであるaxisは