विवरण
numpy.polynomial.laguerre.laggrid2d() फंक्शन x और y के कार्तीय गुणनफल पर 2-D लैगुएर श्रृंखला का मूल्यांकन करता है। 2D से कम आयाम वाले गुणांक ऐरे को स्वचालित रूप से 2D बनाया जाता है।
पैरामीटर्स
x, y- कार्तीय गुणनफल के लिए बिंदु। सूची/टपल कोndarrayमें परिवर्तित किया जाता है।c- गुणांक ऐरे जहांc[i,j]में मल्टी-डिग्री i,j के पद का गुणांक होता है। 2D से अधिक आयाम होने पर शेष सूचकांक कई सेट गिनाते हैं।
चरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L
# 2D गुणांक ऐरे बनाएं
c = np.arange(4).reshape(2, 2)
print("हमारा ऐरे...\n", c)
print("\nहमारे ऐरे के आयाम...\n", c.ndim)
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप...\n", c.dtype)
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...\n", c.shape)
# 2-D लैगुएर श्रृंखला का मूल्यांकन करें
print("\nपरिणाम...\n", L.laggrid2d([1, 2], [1, 2], c))पूर्ण उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import laguerre as L
# 2D गुणांक ऐरे बनाएं
c = np.arange(4).reshape(2, 2)
# ऐरे प्रदर्शित करें
print("हमारा ऐरे...\n", c)
print("\nहमारे ऐरे के आयाम...\n", c.ndim)
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप...\n", c.dtype)
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...\n", c.shape)
# मूल्यांकन करें
print("\nपरिणाम...\n", L.laggrid2d([1, 2], [1, 2], c))आउटपुट
हमारा ऐरे...
[[0 1]
[2 3]]
हमारे ऐरे के आयाम...
2
हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप...
int64
हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...
(2, 2)
परिणाम...
[[ 0. -1.]
[-2. 0.]]गणना विवरण
गुणांक c = [[0, 1], [2, 3]] → बहुपद: 0*L0(x)L0(y) + 1*L0(x)L1(y) + 2*L1(x)L0(y) + 3*L1(x)L1(y)।
लैगुएर: L0=1, L1=1-x।
बहुपद: (1-y) + 2(1-x) + 3(1-x)(1-y)।
बिंदुओं पर मूल्यांकन:
- (1,1):
0 + 0 + 0 = 0 - (1,2):
-1 + 0 + 0 = -1 - (2,1):
0 - 2 + 0 = -2 - (2,2):
-1 - 2 + 3 = 0
आकृति विश्लेषण
- गुणांक आकार:
(2, 2) - x, y आकार: प्रत्येक
(2,) - परिणाम आकार:
c.shape[2:] + x.shape + y.shape=() + (2,) + (2,)=(2, 2)
संबंधित फंक्शन्स
lagval2d()- संगत (x,y) जोड़े पर मूल्यांकनlaggrid3d()- 3D कार्तीय गुणनफलlagvander2d()- 2D वैंडरमोंड मैट्रिक्स
