x, y, z नमूना बिंदुओं के साथ लैगुएरे बहुपद का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में laguerre.lagvander3d() का उपयोग करें। पैरामीटर, x, y, z अंक की एक सरणी देता है। dtype को फ्लोट64 या कॉम्प्लेक्स128 में परिवर्तित किया जाता है, जो इस बात पर निर्भर करता है कि कोई भी तत्व जटिल है या नहीं। यदि x अदिश है तो इसे 1-D सरणी में बदल दिया जाता है। पैरामीटर, डिग्री [x_deg, y_deg, z_deg] की अधिकतम डिग्री की सूची है।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -
import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L
numpy.array() विधि का उपयोग करके बिंदु निर्देशांकों की सरणियाँ बनाएँ, सभी समान आकार की -
x = np.array([1.5, 2.3]) y = np.array([3.7, 4.4]) z = np.array([5.3, 6.6])
सरणियों को प्रदर्शित करें -
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)
print("\nArray3...\n",z) डेटाटाइप प्रदर्शित करें -
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)
print("\nArray3 datatype...\n",z.dtype) दोनों सरणियों के आयामों की जाँच करें -
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
print("\nDimensions of Array3...\n",z.ndim) दोनों सरणियों के आकार की जाँच करें -
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)
print("\nShape of Array3...\n",z.shape) x, y, z नमूना बिंदुओं के साथ लैगुएरे बहुपद का एक छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन में laguerre.lagvander3d() का उपयोग करें -
x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 4
print("\nResult...\n",L.lagvander3d(x,y,z, [x_deg, y_deg, z_deg])) उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L
# 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 of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
print("\nDimensions of Array3...\n",z.ndim)
# Check the Shape of both the arrays
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 the Laguerre polynomial with x, y, z sample points, use the laguerre.lagvander3d() in Python Numpy
x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 4
print("\nResult...\n",L.lagvander3d(x,y,z, [x_deg, y_deg, z_deg])) आउटपुट
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. -4.3 4.445 2.42216667 -2.30432917 -2.7 11.61 -12.0015 -6.53985 6.22168875 0.445 -1.9135 1.978025 1.07786417 -1.02542648 1.99283333 -8.56918333 8.85814417 4.82697447 -4.59214397 -0.5 2.15 -2.2225 -1.21108333 1.15216458 1.35 -5.805 6.00075 3.269925 -3.11084437 -0.2225 0.95675 -0.9890125 -0.53893208 0.51271324 -0.99641667 4.28459167 -4.42907208 -2.41348724 2.29607199 -0.875 3.7625 -3.889375 -2.11939583 2.01628802 2.3625 -10.15875 10.5013125 5.72236875 -5.44397766 -0.389375 1.6743125 -1.73077188 -0.94313115 0.89724817 -1.74372917 7.49803542 -7.75087615 -4.22360266 4.01812598] [ 1. -5.6 9.58 -1.376 -7.3226 -3.4 19.04 -32.572 4.6784 24.89684 1.88 -10.528 18.0104 -2.58688 -13.766488 2.64266667 -14.79893333 25.31674667 -3.63630933 -19.35119093 -1.3 7.28 -12.454 1.7888 9.51938 4.42 -24.752 42.3436 -6.08192 -32.365892 -2.444 13.6864 -23.41352 3.362944 17.8964344 -3.43546667 19.23861333 -32.91177067 4.72720213 25.15654821 -0.955 5.348 -9.1489 1.31408 6.993083 3.247 -18.1832 31.10626 -4.467872 -23.7764822 -1.7954 10.05424 -17.199932 2.4704704 13.14699604 -2.52374667 14.13298133 -24.17749307 3.47267541 18.48038734]]