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法学在 Python 中评估切比雪夫级数在 x 点的值，并扩展系数数组的形状以适应 x 的每个维度
要评估切比雪夫级数在 x 点的值，可以使用 Python NumPy 中的 `chebyshev.chebval()` 方法。第一个参数 x，如果 x 是列表或元组，则将其转换为 ndarray，否则保持不变并将其视为标量。无论哪种情况，x 或其元素都必须支持自身以及 c 的元素之间的加法和乘法。
第二个参数 C，一个系数数组，按顺序排列，使得 n 次项的系数包含在 c[n] 中。如果 c 是多维的，则其余索引枚举多个多项式。在二维情况下，系数可以认为存储在 c 的列中。
第三个参数 tensor，如果为 True，则系数数组的形状在右侧用 1 扩展，对于 x 的每个维度一个 1。标量对此操作的维度为 0。结果是 c 中的每一列系数都针对 x 的每个元素进行评估。如果为 False，则在评估时将 x 广播到 c 的列上。此关键字在 c 为多维时很有用。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
创建一个多维系数数组：
c = np.arange(6).reshape(2,3)
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)要评估切比雪夫级数在 x 点的值，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.]]
更新于：2022年3月1日
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