Python中使用一个二维系数数组在点（x，y，z）处评估三维Chebyshev级数

要在点（x，y，z）处评估三维Chebyshev级数，在Python Numpy中使用polynomial.chebval3d（）方法。该方法返回多维多项式在通过来自x，y和z的相应值的三元组形成的点上的值。

参数是x，y，z。三维级数在点（x，y，z）处进行评估，其中x，y和z必须具有相同的形状。如果x，y或z中的任何一个是列表或元组，则首先将其转换为ndarray，否则它将保持不变，如果它不是ndarray，则将其视为标量。参数c是按顺序排序的系数数组，因此多项式i，j，k的系数包含在c [i，j，k]中。如果c的维度大于3，则剩余的索引枚举多个系数集。

步骤

首先，导入所需库−

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

创建一个二维系数数组−

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

显示数组−

print("Our Array...\n",c)

检查维度−

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

获取数据类型−

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

获取形状−

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

要在点（x，y，z）处评估三维Chebyshev级数，请使用polynomial.chebval3d（）方法−

print("\nResult...\n",C.chebval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))

实例如下

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

# 创建一个二维系数数组
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 显示数组
print("Our Array...\n",c)

# 检查维度
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

# 获取数据类型
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

# 获取形状
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

# 在点（x，y，z）处评估三维Chebyshev级数，请使用polynomial.chebval3d（）方法
print("\nResult...\n",C.chebval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))

输出如下

Our Array...
   [[0 1]
   [2 3]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result...
   [24. 42.]