使用Python和一维系数数组评估二维切比雪夫级数在(x, y)点的值


要评估二维切比雪夫级数在点(x, y)的值,可以使用Python NumPy中的`polynomial.chebval2d()`方法。该方法返回在由x和y中对应值对形成的点上二维切比雪夫级数的值,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,其排序方式是: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

创建一个一维系数数组:

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

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)

要评估二维切比雪夫级数在点(x, y)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 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.]

更新于:2022年3月1日

浏览量:116

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