要在 x、y、z 的笛卡尔积上评估 3-D Chebyshev 级数，请使用d(x, y, z)Python 中的 polynomial.chebgrid3 方法。如果 c 的维度少于三个，则将隐式附加到其形状以使其成为 3-D。结果的形状将是 c.shape[3:] + x.shape+ y.shape+ z.shape。
参数 x、y 和 z 是在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点处评估的三维序列。如果 x、`y` 或 z 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则保持不变，如果不是 ndarray，则将其视为标量。
参数 c 是一个已排序的系数数组，以便 i,j 次项的系数包含在 c[i,j] 中。如果 c 的维度大于两个，则其余索引会枚举多组系数。
脚步
首先，导入所需的库 -
import numpy as np fromnumpy.polynomialimport chebyshev as C
创建一个 3D 系数数组 -
c = np.arange(16).reshape(2,2,4)
显示数组 -
print("Our Array...\n",c)检查尺寸 -
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)获取数据类型 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)获得形状 -
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)要评估 x、y、z 的笛卡尔积上的 3-D Chebyshev 系列，请使用 polynomial.chebgrid3d(x, y, z)方法 -
print("\nResult...\n",C.chebgrid3d([1,2],[1,2],[1,2], c))示例
import numpy as np
fromnumpy.polynomialimport chebyshev as C
#创建一个 3D 系数数组
c = np.arange(16).reshape(2,2,4)
#显示数组
print("Our Array...\n",c)
#检查尺寸
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
#获取数据类型
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
#获取形状
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
#要在 x, y, z 的笛卡尔积上评估 3-D Chebyshev 系列，请使用 Python 中的 polynomial.chebgrid3d(x, y, z) 方法
print("\nResult...\n",C.chebgrid3d([1,2],[1,2],[1,2], c))输出结果Our Array... [[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7]] [[ 8 9 10 11] [12 13 14 15]]] Dimensions of our Array... 3 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2, 4) Result... [[[ 120. 1240.] [ 196. 2004.]] [[ 212. 2148.] [ 342. 3438.]]]
