使用 Python 中的 1d 系数数组对 x 和 y 的笛卡尔积计算二维切比雪夫级数
pythonnumpyserver side programmingprogramming更新于 2024/6/22 17:16:17
要对 x 和 y 的笛卡尔积计算二维切比雪夫级数，请使用 Python 中的 polynomial.chebgrid2d(x, y, c) 方法。该方法返回 x 和 y 的笛卡尔积中各点的二维切比雪夫级数的值。如果 c 的维数少于两个，则将隐式地将 1 附加到其形状以使其成为二维。结果的形状将是 c.shape[2:] + x.shape + y.shape。
参数 x 和 y 是在 x 和 y 的笛卡尔积中各点计算的二维级数。如果 x 或 y 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则保持不变，如果不是 ndarray，则将其视为标量。参数 c 是按顺序排列的系数数组，以便多阶项 i,j 的系数包含在 c[i,j] 中。如果 c 的维度大于 2，则其余索引枚举多组系数。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C
创建一维系数数组 −
c = np.array([3, 5])
显示数组 −
print("我们的数组...\n",c)
检查维度 −
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)
获取数据类型 −
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)
获取形状 −
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)
要对 x 和 y 的笛卡尔积计算二维切比雪夫级数，请使用 polynomial.chebgrid2d(x, y, c) 方法 −
print("\n结果...\n",C.chebgrid2d([1,2],[1,2], c))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C
# 创建一维系数数组
c = np.array([3, 5])
# 显示数组
print("我们的数组...\n",c)
# 检查维度
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)
# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)
# 获取形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)
# 要对 x 和 y 的笛卡尔积计算二维切比雪夫级数，请使用 Python 中的 polynomial.chebgrid2d(x, y, c) 方法
print("\n结果...\n",C.chebgrid2d([1,2],[1,2], c))
输出
我们的数组... [3 5] 我们的数组的维度... 1 我们的数组对象的数据类型... int64 我们的数组对象的形状... (2,) 结果... [21. 34.]
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有用资源
python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/
