NumPy 1.14 - numpy.polynomial.laguerre.lagvander2d()

numpy.polynomial.laguerre.lagvander2d




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numpy.polynomial.laguerre.lagvander2d

numpy.polynomial.laguerre.lagvander2d(x, y, deg) [source]

Pseudo-Vandermonde दिए गए डिग्रियों का मैट्रिक्स।

डिग्री deg और नमूना अंक (x, y) के छद्म-वेंडरमोंडे मैट्रिक्स लौटाता है। छद्म-वेंडरमोंडे मैट्रिक्स द्वारा परिभाषित किया गया है

V [..., (डिग [1] + 1) * i + j] = L_i (x) * L_j (y),

जहाँ 0 <= i <= deg[0] और 0 <= j <= deg[1]V सूचकांक के प्रमुख सूचकांक (x, y) और अंतिम सूचकांक Laguerre बहुपद की डिग्री को कूटबद्ध करते हैं।

यदि V = lagvander2d(x, y, [xdeg, ydeg]) , तो V के कॉलम क्रम में 2-D गुणांक आकार c (xdeg + 1, ydeg + 1) के तत्वों के अनुरूप हैं

c_ {00}, c_ {01}, c_ {02} ..., c_ {10}, c_ {11}, c_ {12} ...

और np.dot(V, c.flat) और lagval2d(x, y, c) तक समान होंगे। यह समानता कम से कम वर्ग फिटिंग दोनों के लिए और समान डिग्री और नमूना बिंदुओं की 2-डी लैगुएरे श्रृंखला की बड़ी संख्या के मूल्यांकन के लिए उपयोगी है।

पैरामीटर:

x, y : array_like

बिंदु के निर्देशांक, एक ही आकार के सभी समन्वय करते हैं। Dtypes को या तो float64 या complex128 में परिवर्तित किया जाएगा जो इस बात पर निर्भर करता है कि कोई भी तत्व जटिल है। स्केलरों को 1-डी सरणियों में परिवर्तित किया जाता है।

deg : ints की सूची

प्रपत्र की अधिकतम डिग्री की सूची [x_deg, y_deg]।

यह दिखाता है:

vander2d : ndarray

लौटे मैट्रिक्स का आकार x.shape + (order,) , जहां है क्रम = (नीचे [0] +1) * (नीचा ([1] +1) । Dtype परिवर्तित x और y के समान होगा।

यह भी देखें

lagvander , lagvander3d. , lagval3d

टिप्पणियाँ

संस्करण 1.7.0 में नया।