在 Python 中评估二维切比雪夫级数在 (x, y) 点处的值


为了评估二维切比雪夫级数在 (x, y) 点处的值,可以使用 Python Numpy 中的 `polynomial.chebval2d()` 方法。该方法返回由 x 和 y 中对应值的配对形成的点处的二维切比雪夫级数的值,即参数 x, y。二维级数在 (x, y) 点处进行评估,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,否则将其保持不变,如果它不是 ndarray,则将其视为标量。

参数 c 是一个系数数组,其排序方式使得多度为 i,j 的项的系数包含在 c[i,j] 中。如果 c 的维度大于 2,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

创建一个多维系数数组:

c = np.arange(4).reshape(2,2)

显示数组:

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

检查维度:

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)

为了评估二维切比雪夫级数在 (x, y) 点处的值,可以使用 `polynomial.chebval2d()` 方法:

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 multidimensional array of coefficients
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 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 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...
   [[0 1]
   [2 3]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

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

Result...
   [ 6. 18.]

更新于:2022年3月1日

浏览量:133

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