Pythonで点のfloat配列を使用してチェビシェフ多項式の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ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでchebyshev.chebvander()を使用します。このメソッドは、ファンデルモンド行列を返します。返される行列の形状はx.shape+(deg + 1、)です。ここで、最後のインデックスは対応するチェビシェフ多項式の次数です。dtypeは変換されたxと同じになります。
パラメータaは点の配列です。 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に変換されます。 xがスカラーの場合、1-D配列に変換されます。パラメータdegは、結果の行列の次数です。
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
配列を作成する-
x = np.array([0, 3.5, -1.4, 2.5])
配列を表示する-
print("Our Array...\n",x)
寸法を確認してください-
print("\nDimensions of our Array...\n",x.ndim)
データ型を取得-
print("\nDatatype of our Array object...\n",x.dtype)
形をとる-
print("\nShape of our Array object...\n",x.shape)
チェビシェフ多項式のファンデルモンド行列を生成するには、Pythonでchebyshev.chebvander()を使用します-
print("\nResult...\n",C.chebvander(x, 2))
例
import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C # Create an array x = np.array([0, 3.5, -1.4, 2.5]) # Display the array print("Our Array...\n",x) # Check the Dimensions print("\nDimensions of our Array...\n",x.ndim) # Get the Datatype print("\nDatatype of our Array object...\n",x.dtype) # Get the Shape print("\nShape of our Array object...\n",x.shape) # To generate a Vandermonde matrix of the Chebyshev polynomial, use the chebyshev.chebvander() in Python Numpy print("\nResult...\n",C.chebvander(x, 2))
出力
Our Array... [ 0. 3.5 -1.4 2.5] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... float64 Shape of our Array object... (4,) Result... [[ 1. 0. -1. ] [ 1. 3.5 23.5 ] [ 1. -1.4 2.92] [ 1. 2.5 11.5 ]]
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Pythonで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
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Pythonで点の複素配列を使用してチェビシェフ多項式の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ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでchebyshev.chebvander()を使用します。このメソッドは、ファンデルモンド行列を返します。返される行列の形状はx.shape+(deg + 1、)です。ここで、最後のインデックスは対応するチェビシェフ多項式の次数です。dtypeは変換されたxと同じになります。 パラメータaは点の配列です。 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に変換されます。 xがスカラーの場合、1-D配列に変換されます。パラメータdegは、結果の行列の次数です。 ス