x, y, z के कार्टेशियन उत्पाद पर 3-डी चेबीशेव श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python में polynomial.chebgrid3d(x, y, z) विधि का उपयोग करें। यदि सी के तीन से कम आयाम हैं, तो इसे 3-डी बनाने के लिए इसके आकार में निहित रूप से जोड़ा जाता है। परिणाम का आकार c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape होगा।
पैरामीटर, x, y और z त्रिविमीय श्रंखला हैं जिनका मूल्यांकन x, y और z के कार्तीय गुणन के बिंदुओं पर किया जाता है। यदि x,`y`, या z एक सूची या टपल है, तो इसे पहले एक ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और, यदि यह ndarray नहीं है, तो इसे एक अदिश के रूप में माना जाता है।
पैरामीटर, c गुणांकों की एक सरणी है जिसे क्रमित किया जाता है ताकि डिग्री i,j के लिए गुणांक c[i,j] में समाहित हों। यदि c का आयाम दो से अधिक है, तो शेष सूचकांक गुणांक के कई सेटों की गणना करते हैं।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -
import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C
गुणांक का 2d सरणी बनाएं -
c = np.arange(4).reshape(2,2)
सरणी प्रदर्शित करें -
print("Our Array...\n",c) आयामों की जाँच करें -
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim) डेटाटाइप प्राप्त करें -
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype) आकार प्राप्त करें -
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape) x, y, z के कार्तीय गुणनफल पर 3-डी चेबीशेव श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, बहुपद.chebgrid3d(x, y, z) विधि का उपयोग करें -
print("\nResult...\n",C.chebgrid3d([1,2],[1,2], [1,2], c)) उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C
# Create a 2d array of coefficients
c = np.arange(4).reshape(2,2)
# Display the array
print("Our Array...\n",c)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
# To evaluate a 3-D Chebyshev series on the Cartesian product of x, y, z, use the polynomial.chebgrid3d(x, y, z) method in Python
print("\nResult...\n",C.chebgrid3d([1,2],[1,2], [1,2], c)) आउटपुट
Our Array... [[0 1] [2 3]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2) Result... [[17. 28.] [28. 46.]]