पायथन में विशिष्ट अक्ष पर बहुआयामी गुणांक के साथ एक लीजेंड्रे श्रृंखला को अलग करें

एक लीजेंड्रे श्रृंखला को अलग करने के लिए, पायथन में polynomial.laguerre.legder() विधि का उपयोग करें। लेजेंडर श्रृंखला के गुणांक c को अक्ष के अनुदिश विभेदित m बार लौटाता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम को scl से गुणा किया जाता है। पहला पैरामीटर, c लीजेंड्रे श्रृंखला गुणांक की एक सरणी है। यदि c बहुआयामी है, तो अलग-अलग अक्ष अलग-अलग चरों के अनुरूप हैं, प्रत्येक अक्ष में डिग्री संबंधित सूचकांक द्वारा दी गई है।

दूसरा पैरामीटर, m लिए गए डेरिवेटिव की संख्या है, गैर-ऋणात्मक होना चाहिए। (डिफ़ॉल्ट:1)। तीसरा पैरामीटर, scl एक अदिश राशि है। प्रत्येक विभेदन को scl से गुणा किया जाता है। अंतिम परिणाम scl**m से गुणा है। यह चर के रैखिक परिवर्तन में उपयोग के लिए है। (डिफ़ॉल्ट:1)। चौथा पैरामीटर, अक्ष एक अक्ष है जिस पर व्युत्पन्न लिया जाता है। (डिफ़ॉल्ट:0)।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import numpy as np
from numpy.polynomial import legendre as L

गुणांकों की एक बहुआयामी सरणी बनाएं -

c = np.arange(4).reshape(2,2)

सरणी प्रदर्शित करें -

print("Our Array...\n",c)

आयामों की जाँच करें -

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)

लीजेंड्रे श्रृंखला में अंतर करने के लिए, Python में polynomial.laguerre.legder() विधि का उपयोग करें -

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.]]