लेगेंड्रे श्रृंखला को अवकलित करने के लिए, Python में polynomial.laguerre.legder() मेथड का उपयोग करें। यह अक्ष के साथ m बार अवकलित लेगेंड्रे श्रृंखला गुणांक c को वापस करता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम को scl से गुणा किया जाता है।
पहला पैरामीटर, c, लेगेंड्रे श्रृंखला गुणांकों की एक सरणी है। यदि c बहुआयामी है तो विभिन्न अक्ष विभिन्न चरों से मेल खाते हैं जिनमें प्रत्येक अक्ष में डिग्री संबंधित इंडेक्स द्वारा दी जाती है। दूसरा पैरामीटर, m, लिए गए अवकलजों की संख्या है, जो गैर-ऋणात्मक होनी चाहिए। (डिफ़ॉल्ट: 1)। तीसरा पैरामीटर, scl, एक स्केलर है। प्रत्येक अवकलन को scl से गुणा किया जाता है। अंतिम परिणाम scl**m से गुणा होता है। यह रैखिक परिवर्तन के चर में उपयोग के लिए है। (डिफ़ॉल्ट: 1)। चौथा पैरामीटर, axis, वह अक्ष है जिस पर अवकलज लिया जाता है। (डिफ़ॉल्ट: 0)।
चरण
सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें −
import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L
बहुआयामी गुणांकों की एक सरणी बनाएं −
c = np.arange(4).reshape(2,2)
सरणी प्रदर्शित करें −
print("Our Array...\n",c)आयाम जांचें −
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)डेटाटाइप प्राप्त करें −
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)आकार प्राप्त करें −
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)लेगेंड्रे श्रृंखला को अवकलित करने के लिए, Python में polynomial.laguerre.legder() मेथड का उपयोग करें। यह अक्ष के साथ m बार अवकलित लेगेंड्रे श्रृंखला गुणांक c को वापस करता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम को scl से गुणा किया जाता है −
print("\nResult...\n",L.legder(c, axis = 1))उदाहरण
import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L # Create a multidimensional array of coefficients c = np.arange(4).reshape(2,2) # 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 Legendre series, use the polynomial.laguerre.legder() method in Python print("\nResult...\n",L.legder(c, axis = 1))आउटपुट
Our Array... [[0 1] [2 3]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2) Result... [[1.] [3.]]
