Đánh giá đa thức tại điểm x và hình dạng của mảng hệ số được mở rộng cho mỗi chiều của x trong Python

Để đánh giá một đa thức tại điểm x, hãy sử dụng phương thức polynomial.polyval () trong Python Numpy. Tham số thứ nhất, x, nếu x là một danh sách hoặc một bộ giá trị, nó được chuyển đổi thành một mảng ndarray, nếu không, nó sẽ không thay đổi và được coi là một đại lượng vô hướng. Trong cả hai trường hợp, x hoặc các phần tử của nó phải hỗ trợ phép cộng và phép nhân với chính chúng và với các phần tử của c.

Tham số thứ 2, C, một mảng các hệ số được sắp xếp sao cho các hệ số của các số hạng n được chứa trong c [n]. Nếu c là nhiều chiều, các chỉ số còn lại liệt kê nhiều đa thức. Trong trường hợp hai chiều, các hệ số có thể được coi là được lưu trữ trong các cột của c.

Tham số thứ 3, tensor, nếu Đúng, hình dạng của mảng hệ số được mở rộng với các tham số ở bên phải, một cho mỗi chiều của x. Vô hướng có thứ nguyên 0 cho hành động này. Kết quả là mọi cột hệ số trong c đều được đánh giá cho mọi phần tử của x. Nếu Sai, x được phát trên các cột của c để đánh giá. Từ khóa này hữu ích khi c là đa chiều. Giá trị mặc định là True.

Các bước

Đầu tiên, hãy nhập các thư viện được yêu cầu -

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

Tạo một mảng hệ số đa chiều -

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

Hiển thị mảng -

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

Kiểm tra các thứ nguyên -

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

Lấy Datatype -

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

Lấy hình dạng -

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

Để đánh giá một đa thức tại điểm x, hãy sử dụng phương thức polynomial.polyval () trong Python Numpy -

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

Ví dụ

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

# Create a multidimensional 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 polynomial at points x, use the polynomial.polyval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",polyval([1,2], c, tensor=True))

Đầu ra

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. 4.]
   [4. 7.]]