पायथन में जटिल बिंदुओं के साथ लैगुएरे बहुपद का एक वेंडरमोंडे मैट्रिक्स उत्पन्न करें

लैगुएरे बहुपद का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन नम्पी में lagerre.lagvander() का उपयोग करें। विधि छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाती है। रिटर्न मैट्रिक्स का आकार x.shape + (डिग्री + 1,) है, जहां अंतिम सूचकांक संबंधित लैगुएरेपोलिनोमियल की डिग्री है। dtype परिवर्तित x के समान होगा।

पैरामीटर, x अंक की एक सरणी देता है। कोई भी तत्व जटिल है या नहीं, इस पर निर्भर करते हुए dtype को float64 या complex128 में बदल दिया जाता है। यदि x अदिश है तो इसे 1-डी सरणी में बदल दिया जाता है। पैरामीटर, डिग्री परिणामी मैट्रिक्स की डिग्री है।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

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

एक सरणी बनाएं -

x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j, 0.+2.j, 1.+2.j, 2.+2.j])

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)

लैगुएरे बहुपद का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन नम्पी में lagerre.lagvander() का उपयोग करें -

print("\nResult...\n",L.lagvander(x, 2))

उदाहरण

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

# Create an array
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j, 0.+2.j, 1.+2.j, 2.+2.j])

# Display the array
print("Our Array...\n",x)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",x.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",x.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",x.shape)

# To generate a pseudo Vandermonde matrix of the Laguerre polynomial, use the laguerre.lagvander() in Python Numpy
# The method returns the pseudo-Vandermonde matrix. The shape of the returned matrix is x.shape + (deg + 1,), where The last index is the degree of the corresponding Laguerre polynomial. The dtype will be the same as the converted x.
print("\nResult...\n",L.lagvander(x, 2))

आउटपुट

Our Array...
   [-2.+2.j -1.+2.j 0.+2.j 1.+2.j 2.+2.j]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
complex128

Shape of our Array object...
(5,)

Result...
   [[ 1. +0.j 3. -2.j 5. -8.j]
   [ 1. +0.j 2. -2.j 1.5-6.j]
   [ 1. +0.j 1. -2.j -1. -4.j]
   [ 1. +0.j 0. -2.j -2.5-2.j]
   [ 1. +0.j -1. -2.j -3. +0.j]]