PythonでLaguerreシリーズを差別化する
Laguerreシリーズを区別するには、Pythonでlaguerre.lagder()メソッドを使用します。このメソッドは、軸に沿ってm回微分されたラゲール系列係数c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]は級数1 * L_0 + 2 * L_1 + 3 * L_2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は1 * L_0(x)* L_0(y)+ 1 * L_1(x)* L_0(y)+ 2 * L_0(x)* L_1(y)+ 2 * L_1(x)* L_1(y )axis =0がxで、axis=1がyの場合。
最初のパラメーターcは、Laguerre系列係数の配列です。 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、取得さ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、導関数が取得される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 laguerre as L
係数の配列を作成する-
c = np.array([1,2,3,4])
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)
Laguerreシリーズを区別するには、Pythonでlaguerre.lagder()メソッドを使用します-
print("\nResult...\n",L.lagder(c))
例
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L # Create an array of coefficients c = np.array([1,2,3,4]) # 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 differentiate a Laguerre series, use the laguerre.lagder() method in Python print("\nResult...\n",L.lagder(c))
出力
Our Array... [1 2 3 4] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (4,) Result... [-9. -7. -4.]
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Pythonのポイント(x、y)で2DLaguerreシリーズを評価する
ポイントxで2Dラゲール系列を評価するには、Python Numpyのpolynomial.laguerre.lagval2d()メソッドを使用します。このメソッドは、xとyからの対応する値のペアで形成された点での2次元多項式の値を返します。 最初のパラメーターはx、yです。 2次元系列は、xとymustが同じ形状である点(x、y)で評価されます。 xまたはyがリストまたはタプルの場合、最初にndarrayに変換されます。それ以外の場合は変更されず、ndarrayでない場合は、スカラーとして扱われます。 2番目のパラメーターCは、multidegreei、jの項の係数がc [i、j]に含ま
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Pythonで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.hermeder()メソッドを使用します。最初のパラメーターcは、エルミート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、導関数が取