在Python中评估二维切比雪夫级数在点(x, y)处的值

要在点（x，y）处评估二维切比雪夫级数，请使用Python Numpy中的polynomial.chebval2d()方法。该方法返回由x和y相应值对组成的点中的二维切比雪夫级数的值，即参数x，y。在这些点上计算二维级数，其中x和y必须具有相同的形状。如果x或y是列表或元组，则首先将其转换为ndarray，否则将其保持不变，如果它不是ndarray，则将其视为标量。

参数c是一个系数数组，顺序排列，使得多项式i，j的系数包含在c[i,j]中。如果c的维数大于2，则其余索引枚举多组系数。

步骤

首先，导入所需的库 –

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

创建系数的多维数组 –

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

显示数组 –

print("我们的数组...\n",c)

检查维度 –

print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)

获取数据类型 –

print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

获取形状 –

print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)

要在点（x，y）处评估二维切比雪夫级数，请使用polynomial.chebval2d（）方法 –

print("\n结果...\n",C.chebval2d([1,2],[1,2], c))

例子

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

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

# 显示数组
print("我们的数组...\n",c)

# 检查维度
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)

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

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

# 要在点（x，y）处评估二维切比雪夫级数，请使用Python Numpy中的polynomial.chebval2d（）方法
print("\n结果...\n",C.chebval2d([1,2],[1,2], c))

输出

我们的数组...
   [[0 1]
   [2 3]]

我们的数组的维度...
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...
   [ 6. 18.]