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法学使用 Python 中的 3D 系数数组评估 x 和 y 的笛卡尔积上的二维切比雪夫级数
为了评估 x 和 y 的笛卡尔积上的二维切比雪夫级数，请使用 Python 中的 `polynomial.chebgrid2d(x, y, c)` 方法。该方法返回在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处二维切比雪夫级数的值。
如果 c 的维度少于二维，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 是在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处评估的二维级数。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，并且如果它不是 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，则剩余的索引枚举多组系数。
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 3D 系数数组：
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
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 x 和 y 的笛卡尔积上的二维切比雪夫级数，请使用 Python 中的 `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 3d array of coefficients
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
# 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... [[[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] [[12 13 14 15 16 17] [18 19 20 21 22 23]]] Dimensions of our Array... 3 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2, 6) Result... [[[ 36. 60.] [ 66. 108.]] [[ 40. 66.] [ 72. 117.]] [[ 44. 72.] [ 78. 126.]] [[ 48. 78.] [ 84. 135.]] [[ 52. 84.] [ 90. 144.]] [[ 56. 90.] [ 96. 153.]]]
更新于：2022年3月1日
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