Pythonで点座標のfloat配列を使用して、指定された次数の疑似ファンデルモンド行列を生成します

与えられた次数の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでpolynomial.polyvander2（）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）の疑似ファンデルモンド行列を返します。

パラメータxとy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]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.polynomial import polyvander2d

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([0.1, 1.4])
y = np.array([1.7, 2.8])

配列を表示する-

print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)

データ型を表示する-

print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.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)

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)

与えられた次数の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、polynomial.polyvander2（）-

x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",polyvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

例

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]))

出力

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]]