在 Python 中使用一维系数数组评估 x 和 y 的笛卡尔积上的二维切比雪夫级数

要评估 x 和 y 的笛卡尔积上的二维切比雪夫级数，请在 Python 中使用 polynomial.chebgrid2d(x, y, c) 方法。该方法返回 x 和 y 的笛卡尔积中点的二维切比雪夫级数的值。如果 c 的维度小于二维，则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为二维。结果的形状将为 c.shape[2:] + x.shape + y.shape。

参数 x 和 y 是二维级数在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处计算的值。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 的维度大于二维，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 x 和 y 的笛卡尔积上的二维切比雪夫级数，请使用 polynomial.chebgrid2d(x, y, c) 方法 -

print("\nResult...\n",C.chebgrid2d([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 on the Cartesian product of x and y, use the polynomial.chebgrid2d(x, y, c) method in Python
print("\nResult...\n",C.chebgrid2d([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8日

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