Đánh giá chuỗi Chebyshev 3-D tại các điểm (x, y, z) với mảng hệ số 4D bằng Python

Để đánh giá chuỗi Chebyshev 3-D tại các điểm (x, y, z), hãy sử dụng phương thức polynomial.chebval3d () trong Python Numpy. Phương thức trả về các giá trị của đa thức nhiều chiều trên các điểm được tạo thành với bộ ba giá trị tương ứng từ x, y và z.

Các tham số là x, y, z. Chuỗi ba chiều được đánh giá tại các điểm (x, y, z), trong đó x, y và z phải có cùng hình dạng. Nếu bất kỳ x, y hoặc z nào là danh sách hoặc bộ, thì trước tiên nó được chuyển đổi thành ndarray, nếu không nó sẽ không thay đổi và nếu nó không phải là ndarray, nó được coi là một đại lượng vô hướng.

Tham số c, là một mảng các hệ số được sắp xếp sao cho hệ số của số hạng của đa thức i, j, k được chứa trong c [i, j, k]. Nếu c có thứ nguyên lớn hơn 3, các chỉ số còn lại liệt kê nhiều bộ hệ số.

Các bước

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

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

Tạo một mảng hệ số 4d -

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

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 chuỗi Chebyshev 3-D tại các điểm (x, y, z), hãy sử dụng phương thức polynomial.chebval3d () -

print("\nResult...\n",C.chebval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))

Ví dụ

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 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))

Đầu ra

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. 148176.]
[ 576. 152631.]]