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要返回一维多项式系数数组的缩放伴随矩阵，请在Python Numpy中返回chebyshev.chebcompanion()方法。基多项式已缩放，以便当c是Chebyshev基多项式时，伴随矩阵是对称的。这比未缩放的情况提供了更好的特征值估计，并且对于基多项式，如果使用numpy.linalg.eigvalsh获得特征值，则保证特征值是实数。该方法返回维度为(deg, deg)的缩放伴随矩阵。参数c是从低到高阶排列的一维Chebyshev级数系数数组。
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([1, 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)要返回一维多项式系数数组的缩放伴随矩阵，请在Python Numpy中返回chebyshev.chebcompanion()方法：
print("\nResult...\n",C.chebcompanion(c))示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C
# Create a 1D array of coefficients
c = np.array([1, 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 return the scaled companion matrix of a 1-D array of polynomial coefficients, return the chebyshev.chebcompanion() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",C.chebcompanion(c))输出
Our Array... [1 2 3] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3,) Result... [[ 0. 0.47140452] [ 0.70710678 -0.33333333]]
更新于：2022年3月1日
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