生成给定度数的范德蒙德矩阵可以使用NumPy中的numpy.vander
函数。
该函数的基本用法为:
numpy.vander(x, N=None, increasing=False)
其中x
是输入的一维数组,N
是生成的矩阵的列数,increasing
表示生成的矩阵中每一行是否递增。
范德蒙德矩阵是一个矩阵,其中第$i$行第$j$列的元素为$x_{i}^{N-j-1}$。如果increasing
为True,则该值变为$x_{i}^{j}$。
以下是使用NumPy生成给定度数的范德蒙德矩阵的步骤:
- 导入NumPy库
python
import numpy as np
- 定义输入数组x
这里以输入数组长度为5的情况为例。
python
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
- 生成范德蒙德矩阵
这里以生成5列递减的范德蒙德矩阵为例。
python
N = 5
vdm_matrix = np.vander(x, N=N, increasing=False)
运行结果为:
array([[ 1, 1, 1, 1, 1],
[ 16, 8, 4, 2, 1],
[ 81, 27, 9, 3, 1],
[256, 64, 16, 4, 1],
[625, 125, 25, 5, 1]])
其中,第一行的值为$x_0^{N-1}$,第二行的值为$x_1^{N-1}$,以此类推。
- 生成其他的范德蒙德矩阵
如果要生成其他范德蒙德矩阵,只需要根据需要修改生成矩阵的列数N和每行的值是否递增即可。
例如,在生成3列递增的范德蒙德矩阵时,代码如下:
python
N = 3
vdm_matrix = np.vander(x, N=N, increasing=True)
运行结果为:
array([[ 1, 1, 1],
[ 1, 2, 4],
[ 1, 3, 9],
[ 1, 4, 16],
[ 1, 5, 25]])
以上就是使用NumPy生成给定度数的范德蒙德矩阵的完整攻略。