在Python中计算三维Chebyshev级数的点（x，y，z）

要在点（x，y，z）处计算三维Chebyshev级数，请使用Python的Numpy库中的polyomial.chebval3d()方法。该方法返回在由x，y和z的相应值三元组形成的点上的多维多项式的值。

参数为x，y，z。三维级数在点（x，y，z）处计算，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，则首先将其转换为ndarray，否则保持不变，并且如果它不是一个ndarray，则将其视为标量处理。

参数c是按顺序排列的系数数组，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，则剩余索引将枚举多组系数。

步骤

首先，导入所需的库-

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

创建一个三维系数数组 −

c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

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)

使用Python NumPy中的polynomial.chebval3d()方法来对三维Chebyshev序列在点（x，y，z）上进行求值。该方法返回多维多项式在由x、y和z对应值三元组形成的点上的值 –

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 3d array of coefficients
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

# 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 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]]]

Dimensions of our Array...
3

Datatype of our Array object...
int64

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

Result...
[ 276. 74088.]