Python에서 점 좌표의 float 배열을 사용하여 Chebyshev 다항식의 의사 Vandermonde 행렬 생성

Chebyshev 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 chebyshev.chebvander()를 사용합니다. 이 메서드는 각도 deg 및 샘플 지점(x, y)의 의사 방데르몽드 행렬을 반환합니다. 매개변수 x, y는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. dtypes는 요소가 복잡한지 여부에 따라 float64 또는 complex128로 변환됩니다. 스칼라는 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg] 형식의 최대 각도 목록입니다.

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C

numpy.array() 메서드를 사용하여 동일한 모양의 점 좌표 배열을 만듭니다. -

x = np.array([0.1, 1.4])
y = np.array([1.7, 2.8])

배열 표시 -

print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)

데이터 유형 표시 -

print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)

두 어레이의 차원을 확인하십시오 -

print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)

두 배열의 모양을 확인하십시오 -

print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)

Chebyshev 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python에서 chebyshev.chebvander()를 사용하십시오 -

x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",C.chebvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

예

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([0.1, 1.4])
y = np.array([1.7, 2.8])

# 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]))

출력

Array1...
[0.1 1.4]

Array2...
[1.7 2.8]

Array1 datatype...
float64

Array2 datatype...
float64

Dimensions of Array1...
1

Dimensions of Array2...
1

Shape of Array1...
(2,)

Shape of Array2...
(2,)

Result...
[[ 1.0000000e+00 1.7000000e+00 4.7800000e+00 1.4552000e+01
1.0000000e-01 1.7000000e-01 4.7800000e-01 1.4552000e+00
-9.8000000e-01 -1.6660000e+00 -4.6844000e+00 -1.4260960e+01]
[ 1.0000000e+00 2.8000000e+00 1.4680000e+01 7.9408000e+01
1.4000000e+00 3.9200000e+00 2.0552000e+01 1.1117120e+02
2.9200000e+00 8.1760000e+00 4.2865600e+01 2.3187136e+02]]