在Python中计算Chebyshev级数中的点x值

要在点x处计算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，则转换为ndarray，否则保持不变并视为标量。在任一情况下，x或其元素必须支持加法和乘法与自身和c的元素。

第二个参数C是一个按度数n排列系数的数组，每个度数的系数都包含在c [n]中。如果c是多维的，则剩余索引枚举多个多项式的系数。在二维情况下，可以认为系数储存在c的列中。

第三个参数tensor，如果为True，则将系数数组的形状向右扩展一个，x的每个维度为一个。标量在此操作时具有尺寸0。结果是在每个x的元素处评估c中的每个系数列。如果为False，则在评估期间将x广播到c的列上。当c是多维的时，此关键字很有用。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

创建系数数组−

c = np.array([1, 2, 3])

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处计算Chebyshev级数，请使用Python Numpy中的chebyshev.chebval（（）方法−

print("\nResult...\n",C.chebval(1,c))

示例

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

# 创建系数数组
c = np.array([1, 2, 3])

# 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处计算Chebyshev级数，请使用Python Numpy中的chebyshev.chebval（（）方法
print("\nResult...\n",C.chebval(1,c))

输出

我们的数组...
[1 2 3]

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...
(3,)

结果...
6.0