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法律研究在 Python 中生成切比雪夫多項式的偽範德蒙德矩陣
要生成切比雪夫多項式的偽範德蒙德矩陣，請在 Python NumPy 中使用 chebyshev.chebvander()。此方法返回度數為 deg 且樣本點為 (x, y) 的偽範德蒙德矩陣。
引數 x、y 是點座標陣列，都具有相同的形狀。資料型別將轉換為 float64 或 complex128，具體取決於任何元素是否為複數。標量將轉換為一維陣列。引數 deg 是形式為 [x_deg, y_deg] 的最大度數列表。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C
使用 numpy.array() 方法建立具有相同形狀的點座標陣列：
x = np.array([1, 2]) y = np.array([3, 4])
顯示陣列：
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)顯示資料型別：
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)檢查兩個陣列的維度：
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)檢查兩個陣列的形狀：
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)要生成切比雪夫多項式的偽範德蒙德矩陣，請在 Python 中使用 chebyshev.chebvander()：
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",C.chebvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))示例
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([1, 2])
y = np.array([3, 4])
# 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]))輸出
Array1... [1 2] Array2... [3 4] Array1 datatype... int64 Array2 datatype... int64 Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Shape of Array1... (2,) Shape of Array2... (2,) Result... [[1.000e+00 3.000e+00 1.700e+01 9.900e+01 1.000e+00 3.000e+00 1.700e+01 9.900e+01 1.000e+00 3.000e+00 1.700e+01 9.900e+01] [1.000e+00 4.000e+00 3.100e+01 2.440e+02 2.000e+00 8.000e+00 6.200e+01 4.880e+02 7.000e+00 2.800e+01 2.170e+02 1.708e+03]]
更新於： 2022-02-28
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