numpy.polynomial.legendre.legval

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

Вычисление лежандр-многочлена в точках x.

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

\[p(x) = c_0 * L_0(x) + c_1 * L_1(x) + ... + c_n * L_n(x)\]

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 собой, так и с элементами c.

Если c является одномерным массивом, то p(x) будет иметь такую же форму, как и x. Если c многомерный, 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 нулевыми значениями в конце будут использованы в вычислениях, поэтому их следует избегать, если производительность является проблемой.

Параметры:

xarray_like, совместимый объект

Если x является списком или кортежем, он преобразуется в массив 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 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 многомерный, оставшиеся индексы перечисляют несколько полиномов. В двумерном случае коэффициенты можно рассматривать как хранящиеся в столбцах c.

tensorboolean, необязательный

Если True, форма массива коэффициентов расширяется единицами справа, по одному для каждой размерности x. Скаляры имеют размерность 0 для этого действия. Результатом является то, что каждый столбец коэффициентов в c вычисляется для каждого элемента x. Если False, x транслируется по столбцам c для оценки. Этот ключевой параметр полезен, когда c многомерный. Значение по умолчанию True.

Введено в версии 1.7.0.

Возвращает:

значенияndarray, algebra_like

Форма значения возврата описана выше.

См. также

legval2d, leggrid2d, legval3d, leggrid3d

Примечания

Вычисление использует рекурсию Кленшоу, также известную как синтетическое деление.