Question

我试图用scipy的特殊函数来评估勒让德多项式P_n（x）

scipy.special.eval_legendre(n, x)

允许您在某些点评估勒让德。然后我想将这些勒让德多项式加在一起，\ Sigma_n P_n（x）。

首先在几个n值处评估P_n（x），让我们说10.定义一个数组

arr = np.arange(10) = array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])

您可以在这些值处评估P_n（x）。

然而，我的论点是100乘100矩阵。所以，

eval_legendre(np.arange(10), matrix)

不起作用，因为有广播错误。这很容易克服。

但是，我想取所有这些勒让德多项式的总和

＆＃34; Sum = P_0（x）+ P_1（x）+ P_2（x）+ ... + P_10（x）＆＃34;

使用

import numpy as np
np.sum()

这更复杂，因为我在对每个P_n（x）求和。

我怀疑正确的方法就像

for i in arr:
    np.sum(i, matrix)

有更干净/整洁的方法吗？

Answer 1

这应该做的工作：

sum( [eval_legendre(x,matrix) for x in range(1,10)] )

每次调用eval_legendre函数都会返回传递给它的矩阵形状的矩阵。所以我们可以使用列表理解来列出这些矩阵，并按照你的建议加以总结。