在 Python 中使用 4D 係數陣列評估點 (x, y, z) 處的 3D 切比雪夫級數

要評估點 (x, y, z) 處的 3D 切比雪夫級數，請在 Python Numpy 中使用 polynomial.chebval3d() 方法。該方法返回由 x、y 和 z 中對應值的三個元組形成的點上的多維多項式的值。

引數為 x、y、z。三維級數在點 (x, y, z) 處進行評估，其中 x、y 和 z 必須具有相同的形狀。如果 x、y 或 z 中的任何一個是列表或元組，則首先將其轉換為 ndarray，否則保持不變，如果它不是 ndarray，則將其視為標量。

引數 c 是一個係數陣列，其排序方式使得多度為 i、j、k 的項的係數包含在 c[i,j,k] 中。如果 c 的維度大於 3，則其餘索引列舉多組係數。

步驟

首先，匯入所需的庫 -

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

建立係數的 4D 陣列 -

c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

顯示陣列 -

print("Our Array...\n",c)

檢查維度 -

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

獲取資料型別 -

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

獲取形狀 -

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

要評估點 (x, y, z) 處的 3D 切比雪夫級數，請使用 polynomial.chebval3d() 方法 -

print("\nResult...\n",C.chebval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))

示例

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

# Create a 4d array of coefficients
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

# 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 3-D Chebyshev series at points (x, y, z), use the polynomial.chebval3d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",C.chebval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))

輸出

Our Array...
[[[[ 0 1]
[ 2 3]
[ 4 5]
[ 6 7]
[ 8 9]
[10 11]]

[[12 13]
[14 15]
[16 17]
[18 19]
[20 21]
[22 23]]]


[[[24 25]
[26 27]
[28 29]
[30 31]
[32 33]
[34 35]]

[[36 37]
[38 39]
[40 41]
[42 43]
[44 45]
[46 47]]]]

Dimensions of our Array...
4

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2, 6, 2)

Result...
[[ 552. 148176.]
[ 576. 152631.]]

AmitDiwan

更新於: 2022年3月8日

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