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Python NumPy polyval()로 점 x에서 다항식 평가하기 – 계수 열에 브로드캐스트

x에서 다항식을 평가하려면 Python NumPy의 polynomial.polyval() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 다차원 계수 배열을 다룰 때 특히 유용하며, tensor 매개변수를 조절해 평가 방식을 자유롭게 제어할 수 있습니다.

polyval() 메서드의 주요 매개변수

1. x (평가 지점)

첫 번째 매개변수 x는 다항식을 평가할 지점입니다. 리스트나 튜플이 전달되면 ndarray로 변환되고, 그 외의 경우에는 변경 없이 스칼라로 취급됩니다. 어떤 경우든 x 또는 그 요소는 자기 자신과 c의 요소 간 덧셈 및 곱셈 연산을 지원해야 합니다.

2. c (계수 배열)

두 번째 매개변수 c는 계수 배열입니다. 차수 n 항의 계수가 c[n]에 저장되도록 정렬됩니다. c가 다차원인 경우 나머지 인덱스는 여러 개의 다항식을 나타냅니다. 특히 2차원 배열에서는 계수가 c의 열(column)에 저장되어 있다고 생각할 수 있습니다.

3. tensor (브로드캐스트 방식)

세 번째 매개변수 tensorTrue이면 계수 배열의 형태(shape)가 오른쪽에 1을 추가하여 확장되며, 추가되는 차원의 수는 x의 차원 수와 같습니다(스칼라는 차원 0으로 처리). 그 결과 c의 모든 계수 열이 x의 모든 요소에 대해 평가됩니다.

반면 False로 설정하면 xc의 열에 걸쳐 브로드캐스트되어 평가됩니다. 이 옵션은 c가 다차원일 때 유용하며, 기본값은 True입니다.

구현 단계

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval

다차원 계수 배열을 생성합니다.

c = np.arange(4).reshape(2,2)

배열을 출력합니다.

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

배열의 차원을 확인합니다.

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

배열의 데이터 타입을 확인합니다.

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

배열의 형태(shape)를 확인합니다.

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

tensor=False 옵션과 함께 polyval() 메서드를 호출하여 점 x에서 다항식을 평가합니다.

print("\nResult...\n",polyval([1,2], c, tensor=False))

전체 예제 코드

import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval

# 다차원 계수 배열 생성
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 배열 출력
print("Our Array...\n",c)

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

# 데이터 타입 확인
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

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

# polyval() 메서드로 점 x에서 다항식 평가
print("\nResult...\n",polyval([1,2], c, tensor=False))

실행 결과

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...
[2. 7.]

위 결과에서 볼 수 있듯이, tensor=False를 사용하면 계수 배열의 각 열이 하나의 다항식으로 해석되고, 평가 지점 [1, 2]가 각 열에 브로드캐스트되어 최종적으로 [2. 7.]이라는 결과가 반환됩니다.