NumPy 1.14 - numpy.polynomial.chebyshev.chebder()

numpy.polynomial.chebyshev.chebder




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numpy.polynomial.chebyshev.chebder

numpy.polynomial.chebyshev.chebder(c, m=1, scl=1, axis=0) [source]

Chebyshev श्रृंखला में अंतर करें।

axis साथ विभेदित m बार Chebyshev श्रृंखला गुणांक लौटाता axis । प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम scl से गुणा किया जाता है (स्केलिंग कारक परिवर्तनशील के रैखिक परिवर्तन में उपयोग के लिए है)। तर्क c प्रत्येक अक्ष के साथ निम्न से उच्च डिग्री तक गुणांक का एक सरणी है, उदाहरण के लिए, [1,2,3] श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करता है 1*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2 जबकि [[1,2], [1 , 2]] 1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) + 2*T_0(x)*T_1(y) + 2*T_1(x)*T_1(y) यदि अक्ष = ० x और अक्ष = १ y

पैरामीटर:

c : array_like

चेबीशेव श्रृंखला गुणांक के ऐरे। यदि c बहुआयामी है, तो अलग-अलग अक्ष, संबंधित सूचकांक द्वारा दिए गए प्रत्येक अक्ष में डिग्री के साथ विभिन्न चर के अनुरूप है।

एम : इंट, वैकल्पिक

व्युत्पन्न संख्या की संख्या, गैर-नकारात्मक होनी चाहिए। (डिफ़ॉल्ट: 1)

scl : स्केलर, वैकल्पिक

प्रत्येक भिन्नता को scl द्वारा गुणा किया जाता है। अंतिम परिणाम scl**m से गुणा है। यह परिवर्तनशील के रैखिक परिवर्तन में उपयोग के लिए है। (डिफ़ॉल्ट: 1)

अक्ष : int, वैकल्पिक

धुरी जिस पर व्युत्पन्न लिया जाता है। (डिफ़ॉल्ट: 0)।

संस्करण 1.7.0 में नया।

यह दिखाता है:

der : ndarray

व्युत्पन्न की Chebyshev श्रृंखला।

यह भी देखें

chebint

टिप्पणियाँ

सामान्य तौर पर, सी-सीरीज़ को अलग करने के परिणाम को सी-सीरीज़ के आधार पर "रीप्रोक्टेड" करने की आवश्यकता होती है। इस प्रकार, आम तौर पर, इस फ़ंक्शन का परिणाम "अचिंतनीय," सही है; नीचे उदाहरण अनुभाग देखें।

उदाहरण

>>> from numpy.polynomial import chebyshev as C
>>> c = (1,2,3,4)
>>> C.chebder(c)
array([ 14.,  12.,  24.])
>>> C.chebder(c,3)
array([ 96.])
>>> C.chebder(c,scl=-1)
array([-14., -12., -24.])
>>> C.chebder(c,2,-1)
array([ 12.,  96.])