numpy.polynomial.polynomial.polyvalfromroots

numpy.polynomial.polynomial.polyvalfromroots(x, r, tensor=True) [source]

Вычисление многочлена, заданного своими корнями, в точках x.

Если r имеет длину N, эта функция возвращает значение

Параметр x преобразуется в массив только в том случае, если это кортеж или список, 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 r.

Если r является одномерным массивом, то p(x) будет иметь такую же форму, как x. Если r является многомерным, то форма результата зависит от значения tensor. Если tensor is ``True`, форма будет r.shape[1:] + x.shape; то есть каждый многочлен вычисляется в каждой точке x. Если tensor является False, форма будет r.shape[1:]; то есть каждый многочлен вычисляется только для соответствующего значения x по принципу расширения. Обратите внимание, что скаляры имеют форму (,).

Добавлена в версии 1.12.

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 как с самими собой, так и с элементами r. r : array_like Массив корней. Если r является многомерным, первый индекс — индекс корня, а оставшиеся индексы перечисляют несколько многочленов. Например, в двумерном случае корни каждого многочлена можно рассматривать как хранящиеся в столбцах r. tensor : boolean, optional Если True, форма массива корней расширяется с единицами справа, по одной для каждого измерения x. Скаляры имеют измерение 0 для этого действия. Результатом является то, что каждый столбец коэффициентов в r вычисляется для каждого элемента x. Если False, x транслируется по столбцам r для вычисления. Этот ключевой параметр полезен, когда r является многомерным. Значение по умолчанию — True.

Возвращаемое значение:

values : ndarray, совместимый объект Форма возвращаемого массива описана выше.

См. также

polyroots, polyfromroots, polyval

Примеры

>>> from numpy.polynomial.polynomial import polyvalfromroots
>>> polyvalfromroots(1, [1,2,3])
0.0
>>> a = np.arange(4).reshape(2,2)
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> polyvalfromroots(a, [-1, 0, 1])
array([[ -0.,   0.],
       [  6.,  24.]])
>>> r = np.arange(-2, 2).reshape(2,2) # multidimensional coefficients
>>> r # each column of r defines one polynomial
array([[-2, -1],
       [ 0,  1]])
>>> b = [-2, 1]
>>> polyvalfromroots(b, r, tensor=True)
array([[-0.,  3.],
       [ 3., 0.]])
>>> polyvalfromroots(b, r, tensor=False)
array([-0.,  0.])