Python 使用一维系数数组在点（x，y）上评估二维Chebyshev级数

要在点（x，y）上评估二维Chebyshev级数，请使用Python的Numpy库中的polynomial.chebval2d()方法。该方法返回二维Chebyshev级数在由x和y的对应值组成的点处的值，即参数x，y。二维级数在点（x，y）处进行评估，其中x和y必须具有相同的形状。如果x或y是列表或元组，则首先将其转换为ndarray，否则不进行更改，如果它不是ndarray，则将其视为标量。

参数c是一个按照多次i，j的系数顺序排列的系数数组，其中i，j的多重度的项的系数包含在c[i，j]中。如果c的维度大于2，则剩余的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

创建一个系数的一维数组 –

c = np.array([3, 5])

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polynomial.chebval2d()方法来评估在点（x，y）处的二维Chebyshev系列-

print("\nResult...\n",C.chebval2d([1,2],[1,2], c))

示例

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

# Create a 1d array of coefficients
c = np.array([3, 5])

# 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 2-D Chebyshev series at points (x, y), use the polynomial.chebval2d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",C.chebval2d([1,2],[1,2], c))

输出

Our Array...
   [3 5]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

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

Result...
   [21. 34.]