Pythonで、指定された次数と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します
指定された次数と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, 2]) y = np.array([3, 4]) z = np.array([5, 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、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, 2]) y = np.array([3, 4]) z = np.array([5, 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 pseudo Vandermonde matrix of given degree and x, y, z sample points, 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 2] Array2... [3 4] Array3... [5 6] Array1 datatype... int64 Array2 datatype... int64 Array3 datatype... int64 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... [[1.00000e+00 5.00000e+00 2.50000e+01 1.25000e+02 6.25000e+02 3.00000e+00 1.50000e+01 7.50000e+01 3.75000e+02 1.87500e+03 9.00000e+00 4.50000e+01 2.25000e+02 1.12500e+03 5.62500e+03 2.70000e+01 1.35000e+02 6.75000e+02 3.37500e+03 1.68750e+04 1.00000e+00 5.00000e+00 2.50000e+01 1.25000e+02 6.25000e+02 3.00000e+00 1.50000e+01 7.50000e+01 3.75000e+02 1.87500e+03 9.00000e+00 4.50000e+01 2.25000e+02 1.12500e+03 5.62500e+03 2.70000e+01 1.35000e+02 6.75000e+02 3.37500e+03 1.68750e+04 1.00000e+00 5.00000e+00 2.50000e+01 1.25000e+02 6.25000e+02 3.00000e+00 1.50000e+01 7.50000e+01 3.75000e+02 1.87500e+03 9.00000e+00 4.50000e+01 2.25000e+02 1.12500e+03 5.62500e+03 2.70000e+01 1.35000e+02 6.75000e+02 3.37500e+03 1.68750e+04] [1.00000e+00 6.00000e+00 3.60000e+01 2.16000e+02 1.29600e+03 4.00000e+00 2.40000e+01 1.44000e+02 8.64000e+02 5.18400e+03 1.60000e+01 9.60000e+01 5.76000e+02 3.45600e+03 2.07360e+04 6.40000e+01 3.84000e+02 2.30400e+03 1.38240e+04 8.29440e+04 2.00000e+00 1.20000e+01 7.20000e+01 4.32000e+02 2.59200e+03 8.00000e+00 4.80000e+01 2.88000e+02 1.72800e+03 1.03680e+04 3.20000e+01 1.92000e+02 1.15200e+03 6.91200e+03 4.14720e+04 1.28000e+02 7.68000e+02 4.60800e+03 2.76480e+04 1.65888e+05 4.00000e+00 2.40000e+01 1.44000e+02 8.64000e+02 5.18400e+03 1.60000e+01 9.60000e+01 5.76000e+02 3.45600e+03 2.07360e+04 6.40000e+01 3.84000e+02 2.30400e+03 1.38240e+04 8.29440e+04 2.56000e+02 1.53600e+03 9.21600e+03 5.52960e+04 3.31776e+05]]
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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- import
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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