numpy.polynomial.polynomial.polyval

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

Вычисление многочлена в точках x.

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

Параметр x преобразуется в массив только в 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 многомерен, то форма результата зависит от значения tensor. Если tensor равно true, форма будет c.shape[1:] + x.shape. Если tensor равно false, форма будет c.shape[1:]. Обратите внимание, что скаляры имеют форму (,).

Коэффициенты с последующими нулями будут использоваться при вычислении, поэтому следует избегать их, если важна эффективность.

Parameters

xarray_like, compatible object

Если x является списком или кортежем, он преобразуется в массив ndarray, иначе 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 c.

carray_like

Массив коэффициентов, упорядоченных таким образом, что коэффициенты для членов степени n содержатся в c[n]. Если c многомерен, оставшиеся индексы перечисляют несколько многочленов. В двумерном случае коэффициенты можно рассматривать как хранящиеся в столбцах c.

tensorboolean, optional

Если True, форма массива коэффициентов расширяется с помощью единиц справа, по одному для каждой размерности x. У скаляров размерность для этого действия равна 0. 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 многомерен. Значение по умолчанию равно True.

Добавлена в версии 1.7.0.

Returns

valuesndarray, compatible object

Форма возвращаемого массива описана выше.

См. также

polyval2d, polygrid2d, polyval3d, polygrid3d

Примечания

Вычисление использует метод Хорнера.

Примеры

>>> from numpy.polynomial.polynomial import polyval
>>> polyval(1, [1,2,3])
6.0
>>> a = np.arange(4).reshape(2,2)
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> polyval(a, [1,2,3])
array([[ 1.,   6.],
       [17.,  34.]])
>>> coef = np.arange(4).reshape(2,2) # multidimensional coefficients
>>> coef
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> polyval([1,2], coef, tensor=True)
array([[2.,  4.],
       [4.,  7.]])
>>> polyval([1,2], coef, tensor=False)
array([2.,  7.])