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法学在 Python 中评估多项式在 x 点的值，以及针对 x 的每个维度扩展系数数组的形状
要在 Python NumPy 中评估多项式在 x 点的值，可以使用 `polynomial.polyval()` 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，其中 n 次项的系数包含在 c[n] 中。如果 c 是多维的，其余索引则枚举多个多项式。在二维情况下，可以认为系数存储在 c 的列中。
第三个参数 tensor，如果为 True，则系数数组的形状将在右侧扩展为 1，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 x 将在 c 的列上进行广播以进行评估。此关键字在 c 为多维时非常有用。默认值为 True。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyval
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)要在 Python NumPy 中评估多项式在 x 点的值，可以使用 `polynomial.polyval()` 方法：
print("\nResult...\n",polyval([1,2], c, tensor=True))示例
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval
# 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 polynomial at points x, use the polynomial.polyval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",polyval([1,2], c, tensor=True))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... [[2. 4.] [4. 7.]]
更新于：2022年3月8日
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