在Python中在系数的列上广播点x的Chebyshev级数的评估

要在点x上评估Chebyshev级数，请使用Python Numpy中的chebyshev.chebval()方法。 第一个参数x，如果x是列表或元组，则将其转换为ndarray，否则会保持不变并被视为标量。 无论哪种情况，x或其元素都必须支持与自身及c的元素相加和相乘。

第二个参数C，一个系数数组，其顺序为按n次项的系数，则c[n]包含n次项的系数。 如果c是多维的，则余下的指标枚举多项式。 在二维情况下，可以将系数视为存储在c的列中。

第三个参数tensor，如果为True，则系数数组的形状沿右边扩展为1，每个x的维数都加1。 标量在这种情况下具有维度0。结果是，每个c中的系数列都针对x的每个元素进行评估。 如果为False，则对于评估，x会在c的列上进行广播。 当c是多维时，该关键字非常有用。默认值为True。

步骤

首先，导入所需的库−

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

创建一个多维系数数组−

c = np.arange(6).reshape(3,2)

显示该数组−

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上评估Chebyshev级数，请在Python Numpy中使用chebyshev.chebval()方法−

print("\nResult (chebval)...\n",C.chebval([1,2],c,tensor=False))

示例

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

# 创建一个多维系数数组
c = np.arange(6).reshape(3,2)

# 显示该数组
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Python Numpy中使用chebyshev.chebval()方法在点x上评估Chebyshev级数
print("\nResult (chebval)...\n",C.chebval([1,2],c,tensor=False))

输出

Our Array...
   [[0 1]
   [2 3]
   [4 5]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(3, 2)

Result (chebval)...
   [ 6. 42.]