在Python中使用一维系数数组，在点(x, y)处计算2-D Chebyshev级数

要在点(x, y)处计算2-D Chebyshev系列，请使用Python Numpy中的polynomial.chebval2d()方法。该方法返回由x和y的相应值对形成的点的二维Chebyshev系列的值，即参数x，y。在点(x, y)处计算二维级数，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，否则将保持不变，如果它不是ndarray，则将其视为标量。

参数c是一维系数数组，按照多项次i，j的系数为c[i，j]的顺序排列。如果c的维度大于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

创建一维系数数组−

c = np.array([3, 5])

显示数组−

print("我们的数组...\n",c)

检查维度−

print("\n我们数组的维度...\n",c.ndim)

获取数据类型−

print("\n我们数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

获取形状−

print("\n我们数组对象的形状...\n",c.shape)

要在点(x, y)处计算2-D Chebyshev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

# 创建一维系数数组
c = np.array([3, 5])

# 显示数组
print("我们的数组...\n",c)

# 检查维度
print("\n我们数组的维度...\n",c.ndim)

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

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

# 要在点(x, y)处计算2-D Chebyshev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...
  [3 5]

我们数组的维度...
1

我们数组对象的数据类型...
int64

我们数组对象的形状...
(2,)

结果...
  [21. 34.]