Pythonで1つのルジャンドル系列を別の系列に乗算します

あるルジャンドル系列を別の系列から乗算するには、Python Numpyのpolynomial.legendre.legmul（）メソッドを使用します。このメソッドは、それらの積のルジャンドル級数を表す配列を返します.2つのルジャンドル級数c1*c2の乗算を返します。引数は、最低次の項から最高の順に並べられた係数のシーケンスです。つまり、[1,2,3]は級数P_0 + 2 * P_1 + 3*P_2を表します。パラメータc1とc2は、低から高の順に並べられたルジャンドル級数係数の1次元配列です。

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

ルジャンドル級数係数の1次元配列を作成する-

c1 = np.array([2,3,4])
c2 = np.array([4,3,2])

係数の配列を表示する-

print("Array1...\n",c1)
print("\nArray2...\n",c2)

データ型を表示する-

print("\nArray1 datatype...\n",c1.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",c2.dtype)

両方のアレイの寸法を確認してください-

print("\nDimensions of Array1...\n",c1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",c2.ndim)

両方のアレイの形状を確認してください-

print("\nShape of Array1...\n",c1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",c2.shape)

あるルジャンドル系列を別の系列に乗算するには、Python Numpyのpolynomial.legendre.legmul（）メソッドを使用します-

print("\nResult (product)....\n",L.legmul(c1, c2))

例

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

# Create 1-D arrays of Legendre series coefficients
c1 = np.array([2,3,4])
c2 = np.array([4,3,2])

# Display the arrays of coefficients
print("Array1...\n",c1)
print("\nArray2...\n",c2)

# Display the datatype
print("\nArray1 datatype...\n",c1.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",c2.dtype)

# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",c1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",c2.ndim)

# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",c1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",c2.shape)

# To multiply one Legendre series from another, use the polynomial.legendre.legmul() method in Python Numpy
# The method returns an array representing the Legendre series of their product.
print("\nResult (product)....\n",L.legmul(c1, c2))

出力

Array1...
   [2 3 4]

Array2...
   [4 3 2]

Array1 datatype...
int64

Array2 datatype...
int64

Dimensions of Array1...
1

Dimensions of Array2...
1

Shape of Array1...
(3,)

Shape of Array2...
(3,)

Result (product)....
   [12.6 25.2 28.28571429 10.8 4.11428571]