NumPy 1.14 - numpy.polynomial.laguerre.lagvander()

numpy.polynomial.laguerre.lagvander




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numpy.polynomial.laguerre.lagvander

numpy.polynomial.laguerre.lagvander(x, deg) [source]

Pseudo-Vandermonde मैट्रिक्स की दी गई डिग्री।

डिग्री deg और सैंपल पॉइंट x के छद्म-वेंडरमोंडे मैट्रिक्स को लौटाता है। छद्म-वेंडरमोंडे मैट्रिक्स द्वारा परिभाषित किया गया है

V [..., i] = L_i (x)

जहाँ 0 <= i <= degV सूचकांक के प्रमुख सूचकांक x के तत्व और अंतिम सूचकांक Laguerre बहुपद की डिग्री है।

यदि c , लंबाई n + 1 के गुणांक का 1-D सरणी है और V सरणी V = lagvander(x, n) , तो np.dot(V, c) और lagval(x, c) समान हैं पूर्णांक करना। यह समानता कम से कम वर्ग फिटिंग दोनों के लिए उपयोगी है और एक ही डिग्री और नमूना अंक की बड़ी संख्या में लैगुएरे श्रृंखला के मूल्यांकन के लिए।

पैरामीटर:

x : array_like

अंकों का एरियर। किसी भी तत्व के जटिल होने के आधार पर dtype को float64 या complex128 में बदल दिया जाता है। यदि x अदिश है तो इसे 1-D सरणी में बदल दिया जाता है।

deg : int

परिणामी मैट्रिक्स की डिग्री।

यह दिखाता है:

वेंडर : ndarray

छद्म-वेंडरमोंडे मैट्रिक्स। लौटे मैट्रिक्स का आकार x.shape + (deg + 1,) , जहां अंतिम सूचकांक संबंधित Laguerre बहुपद की डिग्री है। Dtype कनवर्ट किए गए x के समान होगा।

उदाहरण

>>> from numpy.polynomial.laguerre import lagvander
>>> x = np.array([0, 1, 2])
>>> lagvander(x, 3)
array([[ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  1.        ],
       [ 1.        ,  0.        , -0.5       , -0.66666667],
       [ 1.        , -1.        , -1.        , -0.33333333]])