チェビシェフ系列を微分し、導関数を設定し、Pythonで各微分にスカラーを乗算します

Chebyshevシリーズを区別するには、Python Numpyのpolynomial.chebder（）メソッドを使用します。このメソッドは、導関数のChebyshevシリーズを返します。軸に沿ってm回微分されたChebyshev級数係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます。引数cは、各軸に沿った低次から高次までの係数の配列です。たとえば、[1,2,3]は級数1 * T_0 + 2 * T_1 + 3 * T_2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は1 * T_0（x）* T_0（y）+ 1 * T_1（x）* T_0（y）+ 2 * T_0（x）* T_1（y）+ 2 * T_1（x）* T_1（ y）axis =0がxで、axis=1がyの場合。

最初のパラメーターは、チェビシェフ級数係数の配列であるcです。 cが多次元の場合、異なる軸は、対応するインデックスによって与えられる各軸の次数を持つ異なる変数に対応します。 2番目のパラメーターはmです。取得される導関数の数は、負でない必要があります。 （デフォルト：1）。 3番目のパラメーターはsclです。つまり、各微分にsclが乗算されます。最終結果はscl**mによる乗算です。これは、変数の線形変化で使用するためのものです。 （デフォルト：1）。 4番目のパラメータは軸、つまり導関数が取得される軸です。 （デフォルト：0）。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

チェビシェフ級数係数の配列を作成します-

c = np.array([1,2,3,4])

係数配列を表示する-

print("Our coefficient Array...\n",c)

寸法を確認してください-

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

データ型を取得-

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

形をとる-

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

Chebyshevシリーズを区別するには、Python Numpyのpolynomial.chebder（）メソッドを使用します。このメソッドは、導関数のChebyshevシリーズを返します-

print("\nResult...\n",C.chebder(c, 2, scl = -1))

例

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

# Create an array of Chebyshev series coefficients
c = np.array([1,2,3,4])

# Display the coefficient array
print("Our coefficient 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 differentiate a Chebyshev series, use the polynomial.chebder() method in Python Numpy.
print("\nResult...\n",C.chebder(c, 2, scl = -1))

出力

Our coefficient Array...
[1 2 3 4]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(4,)

Result...
[12. 96.]