点xでのチェビシェフ級数とPythonのxの各次元に対して拡張された係数配列の形状を評価します

ポイントxでチェビシェフシリーズを評価するには、Python Numpyのchebyshev.chebval（（）メソッドを使用します.1番目のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合はndarrayに変換され、それ以外の場合は変更されずに次のように扱われます。スカラー。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。

2番目のパラメーターCは、次数の項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納されていると考えることができます。

3番目のパラメーターであるテンソル（Trueの場合）は、係数配列の形状が、xの各次元に1つずつ、右側にあるもので拡張されます。このアクションのスカラーの次元は0です。その結果、cの係数のすべての列がxのすべての要素に対して評価されます。 Falseの場合、xは評価のためにcの列にブロードキャストされます。このキーワードは、cが多次元の場合に役立ちます。デフォルト値はTrueです。

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

係数の多次元配列を作成する-

c = np.arange(6).reshape(2,3)

配列を表示する-

print("Our 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)

ポイントxでチェビシェフ系列を評価するには、chebyshev.chebval（（）メソッド-

print("\nResult (chebval)...\n",C.chebval([1,2],c,tensor=True))

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))

出力

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.]]