En este artículo, evaluaremos una serie de Laguerre 3D en los puntos (x, y) con una array de coeficientes de 4 dimensiones en Python.
laguerre.lagval3d()
Laguerre.lagval3d ( ) se usa para evaluar una serie Laguerre 3D en los puntos (x,y) que devuelve los valores del polinomio multidimensional en los puntos formados con triples de valores correspondientes de los valores x, y y z, así que tenemos que proporcione tres listas tales que cada lista tenga un punto x y un punto y.
Sintaxis: laguerre.lagval3d(puntos,array_coeficiente)
Parámetros:
- Puntos (x, y): el primer parámetro puede ser una lista de puntos: x e y.
- c: es una array numpy de coeficientes ordenados de tal manera que es de 3 dimensiones.
Retorno: polinomio multidimensional sobre puntos
Ejemplo 1:
En este ejemplo, estamos creando una array numpy con coeficientes de 0 a 47 con (2*6) cada uno y evaluamos la Serie de Laguerre en los puntos [3,4],[1,2],[6,7].
Python3
# import numpy module import numpy # import laguerre from numpy.polynomial import laguerre # Create 1d array of 6 elements coefficient_array = numpy.arange(48).reshape(2,2,6,2) # Display print(coefficient_array) # display the Dimensions print(coefficient_array.ndim) # display Shape print(coefficient_array.shape) # Evaluate a 3D Laguerre series at # points (x,y) - [3,4],[1,2],[6,7] print(laguerre.lagval3d([3,4],[1,2],[6,7],coefficient_array))
Producción:
Ejemplo 2:
En este ejemplo, estamos creando una array NumPy con coeficientes de 0 a 47 con (2 * 6) cada uno y evaluamos la Serie Laguerre en los puntos [0,0], [0,0] y [0,0].
Python3
# import numpy module import numpy # import laguerre from numpy.polynomial import laguerre # Create 1d array of 6 elements coefficient_array = numpy.arange(48).reshape(2,2,6,2) # Display print(coefficient_array) # display the Dimensions print(coefficient_array.ndim) # display Shape print(coefficient_array.shape) # Evaluate a 3D Laguerre series at points # (x,y) - [0,0],[0,0],[0,0] print(laguerre.lagval3d([0,0],[0,0],[0,0],coefficient_array))
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Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por sravankumar8128 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA