numpy.polynomial.legendre.legval

numpy.polynomial.legendre.legval(x, c, tensor=True) [source]

Вычисление полинома Лежандра в точках x.

Если c имеет длину n + 1, эта функция возвращает значение:

Параметр x преобразуется в массив только в том случае, если он является кортежем или списком, в противном случае он обрабатывается как скаляр. В любом случае, либо x, либо его элементы должны поддерживать умножение и сложение как с самими собой, так и с элементами c.

Если c является одномерным массивом, то p(x) будет иметь такую же форму, как x. Если c является многомерным, форма результата зависит от значения tensor. Если tensor истинно, форма будет c.shape[1:] + x.shape. Если tensor ложно, форма будет c.shape[1:]. Обратите внимание, что скаляры имеют форму ( ,).

Коэффициенты с последующими нулями будут использованы в вычислениях, поэтому их следует избегать, если эффективность является проблемой.

Параметры:

x : array_like, совместимый объект Если x является списком или кортежем, он преобразуется в ndarray, в противном случае он остается неизменным и обрабатывается как скаляр. В любом случае, x или его элементы должны поддерживать сложение и умножение с самими собой и с элементами c. c : array_like Массив коэффициентов, упорядоченный таким образом, что коэффициенты для членов степени n содержатся в c[n]. Если c является многомерным, оставшиеся индексы перечисляют несколько полиномов. В двумерном случае коэффициенты можно рассматривать как хранящиеся в столбцах c. tensor : boolean, optional Если True, форма массива коэффициентов расширяется единицами справа, по одной для каждой размерности x. Скаляры имеют размерность 0 для этого действия. В результате каждый столбец коэффициентов в c вычисляется для каждого элемента x. Если False, x транслируется по столбцам c для вычисления. Этот ключ полезен, когда c является многомерным. Значение по умолчанию равно True. Введено в версии 1.7.0.

Возвращает:

values : ndarray, algebra_like Форма возвращаемого значения описана выше.

См. также

legval2d, leggrid2d, legval3d, leggrid3d

Примечания

Вычисление использует рекурсию Кленшоу, а также синтетическое деление.