Pythonで、指定された次数とポイントの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
指定された次数とサンプルポイント(x、y、z)のファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでpolynomial.polyvander3d()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、必要なライブラリをインポートします-
import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyvander3d
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)
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)
形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)
与えられた次数とサンプルポイント(x、y、z)のファンデルモンド行列を生成するには、polynomial.polyvander3d()-
を使用します。x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 4 print("\nResult...\n",polyvander3d(x,y, z, [x_deg, y_deg, z_deg]))
例
import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyvander3d # 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 print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim) print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim) print("\nDimensions of Array3...\n",z.ndim) # Check the Shape print("\nShape of Array1...\n",x.shape) print("\nShape of Array2...\n",y.shape) print("\nShape of Array3...\n",z.shape) # To generate a Vandermonde matrix of given degree and sample points (x, y, z)., use the polynomial.polyvander3d() in Python Numpy x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 4 print("\nResult...\n",polyvander3d(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... [[1.00000000e+00 5.30000000e+00 2.80900000e+01 1.48877000e+02 7.89048100e+02 3.70000000e+00 1.96100000e+01 1.03933000e+02 5.50844900e+02 2.91947797e+03 1.36900000e+01 7.25570000e+01 3.84552100e+02 2.03812613e+03 1.08020685e+04 5.06530000e+01 2.68460900e+02 1.42284277e+03 7.54106668e+03 3.99676534e+04 1.50000000e+00 7.95000000e+00 4.21350000e+01 2.23315500e+02 1.18357215e+03 5.55000000e+00 2.94150000e+01 1.55899500e+02 8.26267350e+02 4.37921695e+03 2.05350000e+01 1.08835500e+02 5.76828150e+02 3.05718920e+03 1.62031027e+04 7.59795000e+01 4.02691350e+02 2.13426415e+03 1.13116000e+04 5.99514801e+04 2.25000000e+00 1.19250000e+01 6.32025000e+01 3.34973250e+02 1.77535822e+03 8.32500000e+00 4.41225000e+01 2.33849250e+02 1.23940102e+03 6.56882543e+03 3.08025000e+01 1.63253250e+02 8.65242225e+02 4.58578379e+03 2.43046541e+04 1.13969250e+02 6.04037025e+02 3.20139623e+03 1.69674000e+04 8.99272202e+04] [1.00000000e+00 6.60000000e+00 4.35600000e+01 2.87496000e+02 1.89747360e+03 4.40000000e+00 2.90400000e+01 1.91664000e+02 1.26498240e+03 8.34888384e+03 1.93600000e+01 1.27776000e+02 8.43321600e+02 5.56592256e+03 3.67350889e+04 8.51840000e+01 5.62214400e+02 3.71061504e+03 2.44900593e+04 1.61634391e+05 2.30000000e+00 1.51800000e+01 1.00188000e+02 6.61240800e+02 4.36418928e+03 1.01200000e+01 6.67920000e+01 4.40827200e+02 2.90945952e+03 1.92024328e+04 4.45280000e+01 2.93884800e+02 1.93963968e+03 1.28016219e+04 8.44907045e+04 1.95923200e+02 1.29309312e+03 8.53441459e+03 5.63271363e+04 3.71759100e+05 5.29000000e+00 3.49140000e+01 2.30432400e+02 1.52085384e+03 1.00376353e+04 2.32760000e+01 1.53621600e+02 1.01390256e+03 6.69175690e+03 4.41655955e+04 1.02414400e+02 6.75935040e+02 4.46117126e+03 2.94437303e+04 1.94328620e+05 4.50623360e+02 2.97411418e+03 1.96291536e+04 1.29552414e+05 8.55045929e+05]]
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Pythonでエルミート多項式と点の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
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- import
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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