Pythonの特定の軸上で多次元係数を持つチェビシェフ級数を区別する
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]はシリーズ1 * T_0 + 2 * T_1 + 3 * T_2を表し、[[1,2]、[1,2]は]]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)を表します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、つまり導関数が取られる軸です。 (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多次元配列を作成する-
c = np.arange(4).reshape(2,2)
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でpolynomial.chebder()メソッドを使用します-
print("\nResult...\n",C.chebder(c, axis = 1))
例
import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C # Create a multidimensional array of Chebyshev series coefficients c = np.arange(4).reshape(2,2) # 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. # The method returns the Chebyshev series of the derivative. print("\nResult...\n",C.chebder(c, axis = 1))
出力
Our coefficient Array... [[0 1] [2 3]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2) Result... [[1.] [3.]]
-
Pythonの軸1で多次元係数を持つ多項式を微分する
多項式を区別するには、Python Numpyのpolynomial.polyder()メソッドを使用します。軸に沿ってm回微分された多項式係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます(スケーリング係数は変数の線形変化で使用するためのものです)。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]は多項式1 + 2 * x + 3 * x ** 2を表し、[[1,2]、[ 1,2]]は、axis =0がxで、axis =1がyの場合、1 + 1 * x + 2 * y + 2 * x*yを表します。 このメソッドは、導関数の多項式係数を返します。最初のパ
-
Pythonの特定の軸上で多次元係数を使用して多項式を微分する
多項式を区別するには、Python Numpyのpolynomial.polyder()メソッドを使用します。軸に沿ってm回微分された多項式係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます(スケーリング係数は変数の線形変化で使用するためのものです)。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]は多項式1 + 2 * x + 3 * x ** 2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は、axis =0がxで、axis =1がyの場合、1 + 1 * x + 2 * y + 2 * x*yを表します。 このメソッドは、導関数の多項式係数を返します。最初のパ