Python 评估Chebyshev系列在点x处，并根据x的每个维度扩展系数数组的形状

要在点x处评估Chebyshev系列，请在Python NumPy中使用chebyshev.chebval()方法。 第一个参数x，如果x是列表或元组，则会转换为ndarray，否则保持不变并被视为标量。无论哪种情况，x或其元素必须支持与自身和c的元素的加法和乘法。

第二个参数C，一个按顺序排列的系数数组，其中包含了度数为n的项的系数在c[n]中。如果c是多维的，则其余索引枚举了多个多项式。在二维情况下，可以将系数看作存储在c的列中。

第三个参数tensor，如果为True，系数数组的形状会在右侧扩展为每个维度的一个1。对于这个操作，标量的维度为0。结果是c中的每一列都会针对x的每个元素进行评估。如果为False，则x将在c的列上进行广播以进行评估。当c是多维的时，这个关键字很有用。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(6).reshape(2,3)

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处评估一个Chebyshev series，使用chebyshev.chebval()方法 –

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

示例

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

# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(6).reshape(2,3)

# 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 Chebyshev series at points x, use the chebyshev.chebval(() method in Python Numpy
print("\nResult (chebval)...\n",C.chebval([1,2],c,tensor=True))

输出

Our Array...
   [[0 1 2]
   [3 4 5]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 3)

Result (chebval)...
   [[ 3. 6.]
   [ 5. 9.]
   [ 7. 12.]]