numpy.polynomial.chebyshev.chebval
-
numpy.polynomial.chebyshev.chebval(x, c, tensor=True)[source] -
Вычисление значения многочлена Чебышева в точках x.
Если
cимеет длинуn + 1, эта функция возвращает значение:
Параметр
xпреобразуется в массив только если это кортеж или список, иначе он обрабатывается как скаляр. В любом случае, либоx, либо его элементы должны поддерживать умножение и сложение как с самими собой, так и с элементамиc.Если
cявляется одномерным массивом, тоp(x)будет иметь такую же форму, какx. Еслиcявляется многомерным, то форма результата зависит от значенияtensor. Еслиtensorравно true, форма будет c.shape[1:] + x.shape. Еслиtensorравно false, форма будет c.shape[1:]. Обратите внимание, что у скаляров форма (,).Коэффициенты с нулевыми значениями в конце будут использованы в вычислении, поэтому следует избегать их использования, если важна эффективность.
Параметры: x : array_like, совместимый объект
Если
xявляется списком или кортежем, он преобразуется в массив ndarray, иначе он остается неизменным и обрабатывается как скаляр. В любом случае,xили его элементы должны поддерживать сложение и умножение с самими собой и с элементамиc.c : array_like
Массив коэффициентов, упорядоченный таким образом, что коэффициенты для членов степени n содержатся в c[n]. Если
cмногомерный, оставшиеся индексы перечисляют несколько многочленов. В двумерном случае коэффициенты можно рассматривать как хранящиеся в столбцахc.tensor : boolean, необязательно
Если True, форма массива коэффициентов расширяется единицами справа, по одной для каждой размерности
x. У скаляров размерность для этого действия равна 0. Результатом является то, что каждый столбец коэффициентов вcвычисляется для каждого элементаx. Если False,xтранслируется по столбцамcдля вычисления. Этот ключевой параметр полезен, когдаcмногомерный. Значение по умолчанию — True.Введено в версии 1.7.0.
Возвращает: values : ndarray, algebra_like
Форма возвращаемого значения описана выше.
См. также
Примечания
Для вычисления используется рекурсия Кленшоу, также известная как синтетическое деление.
© 2008–2016 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.polynomial.chebyshev.chebval.html