ラゲール多項式の疑似ファンデルモンド行列とPythonでの点のx、y、z浮動配列を生成します
x、y、zサンプルポイントを持つラゲール多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでlaguerre.lagvander3d()を使用します。パラメータx、y、zは、ポイントの配列を返します。dtypeは、要素のいずれかが複素数であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128に変換されます。 xがスカラーの場合、1-D配列に変換されます。パラメータdegは、[x_deg、y_deg、z_deg]の形式の最大度のリストです。
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 laguerre as L
numpy.array()メソッドを使用して、すべて同じ形状の点座標の配列を作成します-
x = np.array([1.5, 2.3]) y = np.array([3.7, 4.4]) z = np.array([5.3, 6.6])
配列を表示する-
print("Array1...\n",x) print("\nArray2...\n",y) print("\nArray3...\n",z)
データ型を表示する-
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype) print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype) print("\nArray3 datatype...\n",z.dtype)
両方のアレイの寸法を確認してください-
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim) print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim) print("\nDimensions of Array3...\n",z.ndim)
両方のアレイの形状を確認してください-
print("\nShape of Array1...\n",x.shape) print("\nShape of Array2...\n",y.shape) print("\nShape of Array3...\n",z.shape)
x、y、zサンプルポイントを持つラゲール多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Pythonでlaguerre.lagvander3d()を使用します-
x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 4 print("\nResult...\n",L.lagvander3d(x,y,z, [x_deg, y_deg, z_deg]))
例
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L # Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method x = np.array([1.5, 2.3]) y = np.array([3.7, 4.4]) z = np.array([5.3, 6.6]) # Display the arrays print("Array1...\n",x) print("\nArray2...\n",y) print("\nArray3...\n",z) # Display the datatype print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype) print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype) print("\nArray3 datatype...\n",z.dtype) # Check the Dimensions of both the arrays print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim) print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim) print("\nDimensions of Array3...\n",z.ndim) # Check the Shape of both the arrays print("\nShape of Array1...\n",x.shape) print("\nShape of Array2...\n",y.shape) print("\nShape of Array3...\n",z.shape) # To generate a pseudo Vandermonde matrix of the Laguerre polynomial with x, y, z sample points, use the laguerre.lagvander3d() in Python Numpy x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 4 print("\nResult...\n",L.lagvander3d(x,y,z, [x_deg, y_deg, z_deg]))
出力
Array1... [1.5 2.3] Array2... [3.7 4.4] Array3... [5.3 6.6] Array1 datatype... float64 Array2 datatype... float64 Array3 datatype... float64 Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Dimensions of Array3... 1 Shape of Array1... (2,) Shape of Array2... (2,) Shape of Array3... (2,) Result... [[ 1. -4.3 4.445 2.42216667 -2.30432917 -2.7 11.61 -12.0015 -6.53985 6.22168875 0.445 -1.9135 1.978025 1.07786417 -1.02542648 1.99283333 -8.56918333 8.85814417 4.82697447 -4.59214397 -0.5 2.15 -2.2225 -1.21108333 1.15216458 1.35 -5.805 6.00075 3.269925 -3.11084437 -0.2225 0.95675 -0.9890125 -0.53893208 0.51271324 -0.99641667 4.28459167 -4.42907208 -2.41348724 2.29607199 -0.875 3.7625 -3.889375 -2.11939583 2.01628802 2.3625 -10.15875 10.5013125 5.72236875 -5.44397766 -0.389375 1.6743125 -1.73077188 -0.94313115 0.89724817 -1.74372917 7.49803542 -7.75087615 -4.22360266 4.01812598] [ 1. -5.6 9.58 -1.376 -7.3226 -3.4 19.04 -32.572 4.6784 24.89684 1.88 -10.528 18.0104 -2.58688 -13.766488 2.64266667 -14.79893333 25.31674667 -3.63630933 -19.35119093 -1.3 7.28 -12.454 1.7888 9.51938 4.42 -24.752 42.3436 -6.08192 -32.365892 -2.444 13.6864 -23.41352 3.362944 17.8964344 -3.43546667 19.23861333 -32.91177067 4.72720213 25.15654821 -0.955 5.348 -9.1489 1.31408 6.993083 3.247 -18.1832 31.10626 -4.467872 -23.7764822 -1.7954 10.05424 -17.199932 2.4704704 13.14699604 -2.52374667 14.13298133 -24.17749307 3.47267541 18.48038734]]
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Pythonでチェビシェフ多項式と点のx、y、z浮動配列の疑似ファンデルモンド行列を生成します
チェビシェフ多項式とx、y、zサンプルポイントの疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでchebyshev.chebvander()を使用します。このメソッドは、度度とサンプルポイント(x、y、z)の疑似ファンデルモンド行列を返します。 パラメータx、y、zは、すべて同じ形状の点座標の配列です。 dtypeは、要素のいずれかが複合であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128のいずれかに変換されます。スカラーは1-D配列に変換されます。パラメータdegは、[x_deg、y_deg、z_deg]の形式の最大度のリストです。 ステップ まず、必要な
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エルミート多項式とx、y、zサンプルポイントの疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでhermite.hermvander3d()を使用します。このメソッドは、疑似ファンデルモンド行列を返します。パラメータx、y、zは、すべて同じ形状の点座標の配列です。 dtypeは、要素のいずれかが複雑であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128のいずれかに変換されます。スカラーは1-D配列に変換されます。パラメータdegは、[x_deg、y_deg、z_deg]の形式の最大度のリストです。 ステップ まず、必要なライブラリをインポートします- numpy a