ในการสร้างเมทริกซ์ Vandermonde หลอกของพหุนาม Chebyshev ให้ใช้ thechebyshev.chebvander() ใน Python Numpy เมธอดจะคืนค่าเมทริกซ์เทียม-Vandermonde ofdegrees องศาและจุดตัวอย่าง (x, y) พารามิเตอร์ x, y คืออาร์เรย์ของพิกัดจุด ซึ่งมีรูปร่างเหมือนกันทั้งหมด dtypes จะถูกแปลงเป็น float64 หรือ complex128 ขึ้นอยู่กับว่าองค์ประกอบใดที่ซับซ้อน สเกลาร์จะถูกแปลงเป็นอาร์เรย์ 1-D พารามิเตอร์ deg คือรายการองศาสูงสุดของรูปแบบ [x_deg, y_deg]
ขั้นตอน
ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -
import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C
สร้างอาร์เรย์ของพิกัดจุด รูปร่างเดียวกันทั้งหมดโดยใช้วิธี numpy.array() -
x = np.array([0.1, 1.4]) y = np.array([1.7, 2.8])
แสดงอาร์เรย์ -
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y) แสดงประเภทข้อมูล -
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype) ตรวจสอบขนาดของอาร์เรย์ทั้งสอง -
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim) ตรวจสอบรูปร่างของอาร์เรย์ทั้งสอง -
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape) ในการสร้างเมทริกซ์ Vandermonde เทียมของพหุนาม Chebyshev ให้ใช้ thechebyshev.chebvander() ใน Python -
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",C.chebvander2d(x,y, [x_deg, y_deg])) ตัวอย่าง
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C
# Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method
x = np.array([0.1, 1.4])
y = np.array([1.7, 2.8])
# Display the arrays
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)
# Display the datatype
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)
# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)
# To generate a pseudo Vandermonde matrix of the Chebyshev polynomial, use the chebyshev.chebvander() in Python Numpy
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",C.chebvander2d(x,y, [x_deg, y_deg])) ผลลัพธ์
Array1... [0.1 1.4] Array2... [1.7 2.8] Array1 datatype... float64 Array2 datatype... float64 Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Shape of Array1... (2,) Shape of Array2... (2,) Result... [[ 1.0000000e+00 1.7000000e+00 4.7800000e+00 1.4552000e+01 1.0000000e-01 1.7000000e-01 4.7800000e-01 1.4552000e+00 -9.8000000e-01 -1.6660000e+00 -4.6844000e+00 -1.4260960e+01] [ 1.0000000e+00 2.8000000e+00 1.4680000e+01 7.9408000e+01 1.4000000e+00 3.9200000e+00 2.0552000e+01 1.1117120e+02 2.9200000e+00 8.1760000e+00 4.2865600e+01 2.3187136e+02]]
