numpy.polynomial.chebyshev.chebval
-
numpy.polynomial.chebyshev.chebval(x, c, tensor=True)[source] -
Вычисление значения ряда Чебышева в точках x.
Если
cимеет длинуn + 1, эта функция возвращает значение:
Параметр
xпреобразуется в массив только в том случае, если это кортеж или список, в противном случае 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 ту же форму, что иx. Еслиcмногомерный, то форма результата зависит от значенияtensor. Еслиtensorистинно, форма будет c.shape[1:] + x.shape. Еслиtensorложно, форма будет c.shape[1:]. Обратите внимание, что скаляры имеют форму (,).Коэффициенты с нулевыми значениями в конце будут использоваться при вычислении, поэтому их следует избегать, если важна эффективность.
Параметры: x : array_like, совместимый объект
Если
xявляется списком или кортежем, он преобразуется в ndarray, в противном случае он остается неизменным и обрабатывается как скаляр. В любом случае,xили его элементы должны поддерживать сложение и умножение как с самими собой, так и с элементамиc.c : array_like
Массив коэффициентов, упорядоченный таким образом, что коэффициенты для членов степени n содержатся в c[n]. Если
cмногомерный, остальные индексы перечисляют несколько полиномов. В двумерном случае коэффициенты можно рассматривать как хранящиеся в столбцахc.tensor : boolean, optional
Если True, форма массива коэффициентов расширяется с единицами справа, по одной для каждой размерности
x. Скаляры имеют размерность 0 для этого действия. В результате каждый столбец коэффициентов вcоценивается для каждого элементаx. Если False,xтранслируется по столбцамcдля оценки. Этот ключевой параметр полезен, когдаcмногомерный. Значение по умолчанию - True.Добавлен в версии 1.7.0.
Возвращает: значения : ndarray, algebra_like
Форма возвращаемого значения описана выше.
См. также
Примечания
Вычисление использует рекурсию Кленшоу, также известную как синтетическое деление.
© 2008–2016 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.11.0/reference/generated/numpy.polynomial.chebyshev.chebval.html