在Python中使用4D系数数组在点（x，y，z）上评估3D Chebyshev系列

要在点（x，y，z）上评估3D Chebyshev系列，请使用Python的Numpy中的polynomial.chebval3d()方法。该方法返回由x，y和z对应值的三元组形成的点上的多维多项式的值。

参数是x，y，z。在点（x，y，z）处评估三维系列，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，则首先转换为ndarray，否则保持不变，如果它不是ndarray，则视为标量。

参数c是一个数组，其顺序排列，使得多重度i，j，k的项的系数包含在c[i，j，k]中。如果c的维度大于3，则其余索引枚举多个系数集。

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4维数组的系数 −

c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

显示数组 –

print("Our Array...\n",c)

检查尺寸 –

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3-D Chebyshev系列，请使用polynomial.chebval3d()方法−

print("\nResult...\n",C.chebval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))

示例

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

# Create a 4d array of coefficients
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

# Display the array
print("Our Array...\n",c)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

# To evaluate a 3-D Chebyshev series at points (x, y, z), use the polynomial.chebval3d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",C.chebval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))

输出

Our Array...
[[[[ 0 1]
[ 2 3]
[ 4 5]
[ 6 7]
[ 8 9]
[10 11]]

[[12 13]
[14 15]
[16 17]
[18 19]
[20 21]
[22 23]]]


[[[24 25]
[26 27]
[28 29]
[30 31]
[32 33]
[34 35]]

[[36 37]
[38 39]
[40 41]
[42 43]
[44 45]
[46 47]]]]

Dimensions of our Array...
4

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2, 6, 2)

Result...
[[ 552. 148176.]
[ 576. 152631.]]