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 он является кортежем или списком, в противном случае он обрабатывается как скаляр. В любом случае,xили его элементы должны поддерживать умножение и сложение как с собой, так и с элементамиc.Если
cявляется одномерным массивом, тоp(x)будет иметь такую же форму, как иx. Еслиcмногомерный, то форма результата зависит от значенияtensor. Еслиtensorимеет значение true, форма будет c.shape[1:] + x.shape. Еслиtensorимеет значение false, форма будет c.shape[1:]. Обратите внимание, что скаляры имеют форму (,).Коэффициенты с нулевыми значениями в конце будут использоваться в вычислениях, поэтому от них следует избегать, если важна эффективность.
- Parameters
-
-
xarray_like, compatible object -
Если
xявляется списком или кортежем, он преобразуется в массив ndarray, в противном случае он остается неизменным и обрабатывается как скаляр. В любом случае,xили его элементы должны поддерживать сложение и умножение как с собой, так и с элементамиc. -
carray_like -
Массив коэффициентов, упорядоченных таким образом, что коэффициенты для членов степени n содержатся в c[n]. Если
cмногомерный, оставшиеся индексы перечисляют несколько полиномов. В двумерном случае коэффициенты можно рассматривать как хранящиеся в столбцахc. -
tensorboolean, 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 вcвычисляется для каждого элементаx. Если False,xтранслируется по столбцамcдля вычисления. Этот параметр полезен, когдаcмногомерный. Значение по умолчанию — True.New in version 1.7.0.
-
- Returns
-
-
valuesndarray, algebra_like -
Форма возвращаемого значения описана выше.
-
См. также
Примечания
Вычисления используют рекурсию Кленшоу, также известную как синтетическое деление.
© 2005–2020 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.19/reference/generated/numpy.polynomial.chebyshev.chebval.html