在 Python 中对多维 Chebyshev 级数系数进行计算

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，它将被转换为 ndarray，否则它将被保留不变并被视为标量。在任何情况下，x 或其元素必须支持与自身及 c 的元素的加法和乘法。第二个参数 C，是一个按照 c [n] 包含次数为 n 的项系数的系数数组。如果 c 是多维的，则其余的索引列举多项式。在二维情况下，可以认为系数存储在同 c 中列中。

第三个参数张量，如果为 True，则带有一个单位向右的系数数组形状在右侧扩展。此操作的标量具有维度 0。结果是，c 中的每个系数列都针对 x 的每个元素进行评估。如果为 False，则在评估中，x 会被广播到 c 的列。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

创建一个多维数组的系数 –

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

显示数组 –

print("我们的数组...\n",c)

检查维度 –

print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)

获取数据类型 –

print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

获取形状 –

print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)

要在点 x 处计算 Chebyshev 级数，请使用 chebyshev.chebval（）方法 –

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

例子

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

# 创建一个多维数组的系数
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 显示数组
print("我们的数组...\n",c)

# 检查维度
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)

# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

# 获取形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)

# 在 Python NumPy 中使用 chebyshev.chebval（）方法计算 Chebyshev 级数
print("\n结果（chebval）...\n",C.chebval([1,2],c,tensor=True))

输出

我们的数组...
[[0 1]
 [2 3]]

我们的数组的维度...
2

我们的数组对象的数据类型...
int64

我们的数组对象的形状...
(2, 2)

结果（chebval）...
[[2. 4.]
 [4. 7.]]