Pythonで点座標のfloat配列を使用してチェビシェフ多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成します

チェビシェフ多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでthechebyshev.chebvander（）を使用します。このメソッドは、度度とサンプルポイント（x、y）の疑似ファンデルモンド行列を返します。パラメータx、yは、すべて同じ形状の点座標の配列です。 dtypeは、要素のいずれかが複合であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128のいずれかに変換されます。スカラーは1-D配列に変換されます。パラメータdegは、[x_deg、y_deg]の形式の最大度のリストです。

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

numpy.array（）メソッドを使用して、すべて同じ形状の点座標の配列を作成します-

x = np.array([0.1, 1.4])
y = np.array([1.7, 2.8])

配列を表示する-

print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)

データ型を表示する-

print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)

両方のアレイの寸法を確認してください-

print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)

両方のアレイの形状を確認してください-

print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)

チェビシェフ多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Pythonでthechebyshev.chebvander（）を使用します-

x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",C.chebvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

例

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

# Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method
x = np.array([0.1, 1.4])
y = np.array([1.7, 2.8])

# Display the arrays
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)

# Display the datatype
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)

# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)

# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)

# To generate a pseudo Vandermonde matrix of the Chebyshev polynomial, use the chebyshev.chebvander() in Python Numpy
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",C.chebvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

出力

Array1...
[0.1 1.4]

Array2...
[1.7 2.8]

Array1 datatype...
float64

Array2 datatype...
float64

Dimensions of Array1...
1

Dimensions of Array2...
1

Shape of Array1...
(2,)

Shape of Array2...
(2,)

Result...
[[ 1.0000000e+00 1.7000000e+00 4.7800000e+00 1.4552000e+01
1.0000000e-01 1.7000000e-01 4.7800000e-01 1.4552000e+00
-9.8000000e-01 -1.6660000e+00 -4.6844000e+00 -1.4260960e+01]
[ 1.0000000e+00 2.8000000e+00 1.4680000e+01 7.9408000e+01
1.4000000e+00 3.9200000e+00 2.0552000e+01 1.1117120e+02
2.9200000e+00 8.1760000e+00 4.2865600e+01 2.3187136e+02]]