Python에서 계수의 4차원 배열을 사용하여 x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3차원 체비쇼프 시리즈 평가

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 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 있고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리됩니다. 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 4차원 배열 생성 -

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

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 Python에서 polynomial.chebgrid3d(x, y, z) 메서드를 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 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 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))

출력

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. 53976.]
   [ 900. 86904.]]

[[ 972. 92844.]
   [ 1566. 148176.]]]


[[[ 576. 55956.]
   [ 936. 89874.]]

[[ 1008. 95814.]
   [ 1620. 152631.]]]]