Evaluate a 3-D Chebyshev series at point (x, y, z)를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.chebval3d() 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 x, y 및 z에서 해당 값의 3배로 구성된 점에 대한 다차원 다항식 값을 반환합니다.
매개변수는 x, y, z입니다. 3차원 계열은 점(x, y, z)에서 평가되며 여기서 x, y 및 z는 모양이 동일해야 합니다. x, y, z 중 하나라도 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다.
# 매개변수 c는 다차 i,j,k 항의 계수가 c[i,j,k]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c의 차원이 3보다 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 3차원 배열 생성 -
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
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)
Evaluate a 3-D Chebyshev series at point (x, y, z)를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.chebval3d() 메서드를 사용하십시오. 이 방법은 x, y, z −
에서 해당 값의 3배로 구성된 점에 대한 다차원 다항식 값을 반환합니다.print("\nResult...\n",C.chebval3d([1,2],[1,2],[1,2], c)) 예시
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C
# Create a 3d array of coefficients
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
# 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 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)) 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]]] Dimensions of our Array... 3 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2, 6) Result... [ 276. 74088.]