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.]