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

numpy.polynomial.chebyshev.chebval
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numpy.polynomial.chebyshev.chebval(x, c, tensor=True)
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बिंदु x पर एक Chebyshev श्रृंखला का मूल्यांकन करें।
यदि
c
की लंबाईn + 1
, तो यह फ़ंक्शन मान लौटाता है:पैरामीटर
x
को केवल एक सरणी में बदल दिया जाता है यदि यह एक टपल या सूची है, अन्यथा इसे एक स्केलर के रूप में माना जाता है। या तो मामले में, या तोx
या उसके तत्वों को गुणा और इसके अलावा दोनों के साथ औरc
के तत्वों का समर्थन करना चाहिए।यदि
c
1-D सरणी है, तोp(x)
काp(x)
के समान आकार होगा। यदिc
बहुआयामी है, तो परिणाम का आकारtensor
के मूल्य पर निर्भर करता है। यदिtensor
सही है तो आकार c.shape [1:] + x.shape होगा। यदिtensor
झूठा है तो आकार c.shape [1:] होगा। ध्यान दें कि स्केलर का आकार (,) है।गुणांक में अनुगामी शून्य का उपयोग मूल्यांकन में किया जाएगा, इसलिए यदि दक्षता की चिंता है तो उन्हें टाला जाना चाहिए।
पैरामीटर: x : array_like, सुसंगत वस्तु
यदि
x
एक सूची या टपल है, तो इसे ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और इसे स्केलर के रूप में माना जाता है। या तो मामले में,x
या इसके तत्वों को स्वयं के साथ औरc
के तत्वों के साथ जोड़ और गुणा का समर्थन करना चाहिए।c : array_like
गुणांक के ऐरे ने आदेश दिया ताकि डिग्री n की शर्तों के गुणांक c [n] में समाहित हो। यदि
c
बहुआयामी है तो शेष सूचकांक कई बहुपदों की गणना करते हैं। दो आयामी मामले में गुणांक कोc
के कॉलम में संग्रहीत के रूप में सोचा जा सकता है।टेंसर : बूलियन, वैकल्पिक
यदि सही है, तो गुणांक सरणी का आकार दाईं ओर वाले
x
प्रत्येक आयाम के लिए बढ़ाया जाता है। इस क्रिया के लिए स्केलरों का आयाम 0 है। इसका परिणाम यह है किc
के गुणांक के प्रत्येक स्तंभ का मूल्यांकनx
प्रत्येक तत्व के लिए किया जाता है। यदि गलत है, तो मूल्यांकन के लिएx
कोc
के कॉलम पर प्रसारित किया जाता है। जबc
बहुआयामी हो तो यह कीवर्ड उपयोगी होता है। डिफ़ॉल्ट मान सत्य है।संस्करण 1.7.0 में नया।
यह दिखाता है: मान : ndarray, algebra_like
वापसी मूल्य का आकार ऊपर वर्णित है।
यह भी देखें
टिप्पणियाँ
मूल्यांकन में क्लेंशॉ रिकर्सन, उर्फ सिंथेटिक डिवीजन का उपयोग किया गया है।