要在点 x、y、2 处评估 3D 拉盖尔级数，请使用d()Python Numpy 中的 polynomial.laguerre.lagval3 方法。该方法返回由 x、y 和 z 的三元组对应值形成的点上的多维多项式值。
如果 c 的维度少于 3 个，则将其隐式附加到其形状以使其成为 3-D。结果的形状将是 c.shape[3:] + x.shape。第一个参数是 x、y、z。三维序列在点 (x, y, z) 处进行评估，其中 x、y 和 z 必须具有相同的形状。如果 x、y 或 z 中的任何一个是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则保持不变，如果它不是 ndarray，则将其视为标量。
第二个参数 C 是一个有序的系数数组，使得多度 i,j,k 项的系数包含在 c[i,j,k] 中。如果 c 的维度大于 3，则其余索引会枚举多组系数。
脚步
首先，导入所需的库 -
import numpy as np fromnumpy.polynomialimport laguerre as L
创建一个 4d 系数数组 -
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)
显示数组 -
print("Our Array...\n",c)检查尺寸 -
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)获取数据类型 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)获得形状 -
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)要在点 x、y、2 处评估 3D 拉盖尔级数，请使用d()Python Numpy 中的 polynomial.laguerre.lagval3 方法。该方法返回由 x、y 和 z 中对应值的三元组构成的点上的多维多项式值： -
print("\nResult...\n",L.lagval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))示例
import numpy as np
fromnumpy.polynomialimport laguerre as L
#创建一个 4d 系数数组
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)
#显示数组
print("Our Array...\n",c)
#检查尺寸
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
#获取数据类型
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
#获取形状
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
#要在点 x、y、2 处评估 3D 拉盖尔级数，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.laguerre.lagval3d() 方法
print("\nResult...\n",L.lagval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))输出结果Our Array... [[[[ 0 1] [ 2 3] [ 4 5] [ 6 7] [ 8 9] [10 11]] [[12 13] [14 15] [16 17] [18 19] [20 21] [22 23]]] [[[24 25] [26 27] [28 29] [30 31] [32 33] [34 35]] [[36 37] [38 39] [40 41] [42 43] [44 45] [46 47]]]] Dimensions of our Array... 4 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2, 6, 2) Result... [[-15.66666667 0. ] [-16.925 0. ]]
