极客教程在Python中使用NumPy对切比雪夫级数进行积分并设置积分的下限
在这篇文章中，我们将看到如何在Python中使用Numpy对切比雪夫级数进行积分并设置积分的下限。
为了进行Chebyshev积分，NumPy提供了一个名为chebyshev.chebint的函数，可以用来积分Legendre级数。
语法 : chebyshev.chebint(c, lbnd=0, scl=1, axis=0)
参数 :
c – 切比雪夫级数系数的阵列。
lbnd – 积分的下限。(默认：0)
scl – 每次积分后，在加入积分常数之前，结果要乘以scl。(默认：1)
axis – 积分所涉及的轴。
示例 1:
在第一个例子中，让我们考虑一个有5个元素的一维数组，lbnd设置为-2。如图所示，导入必要的包，并传递适当的参数，如下所示。我们还将显示创建的numpy数组的形状、尺寸和数据类型。
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev
# co.efficient array
c = np.array([11, 12, 13, 14, 15])
print(f'The shape of the array is {c.shape}')
print(f'The dimension of the array is {c.ndim}D')
print(f'The datatype of the array is {c.dtype}')
res = chebyshev.chebint(c, lbnd=-2)
# integrated chebyshev series
# with lbnd=-2
print(f'Resultant series ---> {res}')
输出:
The shape of the array is (5,)
The dimension of the array is 1D
The datatype of the array is int64
Resultant series —> [ 3.77083333e+02 4.50000000e+00 -5.00000000e-01 -3.33333333e-01
1.75000000e+00 1.50000000e+00]
示例 2:
在第一个例子中，让我们考虑一个有5个元素的二维数组，每个元素的lbnd设置为-1。如图所示，导入必要的包，并传递适当的参数，如下图所示。我们还将显示创建的NumPy数组的形状、尺寸和数据类型。
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev
# co.efficient array
c = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], [56, 55, 44, 678, 89]])
print(f'The shape of the array is {c.shape}')
print(f'The dimension of the array is {c.ndim}D')
print(f'The datatype of the array is {c.dtype}')
res = chebyshev.chebint(c, lbnd=-1)
# integrated chebyshev series
# with lbnd=-1
print(f'Resultant series ---> {res}')
输出:
The shape of the array is (2, 5)
The dimension of the array is 2D
The datatype of the array is int64
Resultant series —> [[ -3. -1.75 2. -155.5 -7.25]
[ 11. 12. 13. 14. 15. ]
[ 14. 13.75 11. 169.5 22.25]]