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

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.]

Python教程

Java教程

Web教程

数据库教程

图形图像教程

大数据教程

开发工具教程

计算机教程

Numpy 示例