x, y, z의 데카르트 곱에 대한 3차원 체비쇼프 급수를 평가하려면 Python에서 polynomial.chebgrid3d(x, y, z) 메서드를 사용하십시오. c의 차원이 3개 미만이면 3차원으로 만들기 위해 1차원이 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape입니다.
매개변수 x, y 및 z는 x, y 및 z의 데카르트 곱의 점에서 평가되는 3차원 계열입니다. x,`y` 또는 z가 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다.
매개변수 c는 차수 i,j에 대한 계수가 c[i,j]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c의 차원이 2보다 큰 경우 나머지 인덱스는 여러 계수 세트를 열거합니다.
단계
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -
import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C
계수의 2차원 배열 생성 -
c = np.arange(4).reshape(2,2)
배열 표시 -
print("Our Array...\n",c)
치수 확인 -
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
데이터 유형 가져오기 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
모양 가져오기 -
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
x, y, z의 데카르트 곱에 대한 3차원 체비쇼프 급수를 평가하려면 polynomial.chebgrid3d(x, y, z) 방법 -
를 사용하십시오.print("\nResult...\n",C.chebgrid3d([1,2],[1,2], [1,2], c))
예
import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C # Create a 2d array of coefficients c = np.arange(4).reshape(2,2) # 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 on the Cartesian product of x, y, z, use the polynomial.chebgrid3d(x, y, z) method in Python print("\nResult...\n",C.chebgrid3d([1,2],[1,2], [1,2], c))의 메서드
출력
Our Array... [[0 1] [2 3]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2) Result... [[17. 28.] [28. 46.]]