在Python中沿轴1对具有多维系数的Chebyshev级数进行区分

要对Chebyshev级数进行区分，请使用Python Numpy中的polynomial.chebder()方法。该方法返回派生的Chebyshev级数。以每个方向上的低到高程度的系数数组c为参数，返回沿轴分别对m个导数求导后的Chebyshv级数。 在每个迭代中，结果都会乘以scl。参数c是低到高程度的系数数组，例如[1,2,3]表示系列1T_0 + 2T_1 + 3T_2，而[[1,2]，[1,2]]则表示1T_0(x)T_0(y) + 1T_1(x)T_0(y) +2T_0(x)T_1(y) + 2T_1(x)*T_1(y), 如果axis=0为x且axis=1为y。

第一个参数是c，一个Chebyshev級數系数数组。如果c是多维的，不同的轴对应于不同的变量，每个轴上的程度由相应的索引给出。第二个参数是m，必须为非负数，表示采取的导数个数。(默认为1）。第三个参数是scl，每个派生都乘以scl。结果是乘以scl**m。这是用于线性变量的变化。(默认为1）。第四个参数是轴，即进行导数的轴。(默认为0）。

步骤

首先，导入所需的库−

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

创建Chebyshev序列系数的多维数组−

c = np.arange(4).reshape(2,2)

显示系数数组−

print("我们的系数数组...\n",c)

检查维度−

print("\n我们数组的维度...\n",c.ndim)

得到数据类型−

print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

得到形状−

print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)

要对Chebyshev系列进行区分，请使用Python Numpy中的polynomial.chebder()方法−

print("\n结果...\n",C.chebder(c, axis = 1))

例子

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

# 创建Chebyshev级数系数的多维数组
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 显示系数数组
print("我们的系数数组...\n",c)

# 检查维度
print("\n我们数组的维度...\n",c.ndim)

# 得到数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

# 得到形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)

# 要对Chebyshev系列进行区分，请使用Python Numpy中的polynomial.chebder()方法。
print("\n结果...\n",C.chebder(c, axis = 1))

输出

我们的系数数组...
   [[0 1]
   [2 3]]

我们数组的维度...
2

我们的数组对象的数据类型...
int64

我们的数组对象的形状...
(2, 2)

结果...
   [[1.]
   [3.]]