numpy.polynomial.chebyshev.chebder#

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

求解切比雪夫级数的导数。

返回沿 axis 方向对切比雪夫级数系数 c 求解 m 次导数的结果。在每次迭代中，结果乘以 scl（缩放因子用于线性变量变化）。参数 c 是从低到高次数的系数数组，例如，[1,2,3] 表示级数 1*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2，而 [[1,2],[1,2]] 表示 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)，如果 axis=0 为 x，axis=1 为 y。

参数:

carray_like: 切比雪夫级数系数数组。如果 c 是多维的，不同的轴对应不同的变量，每个轴上的次数由相应的索引给出。
mint, 可选: 求解的导数次数，必须是非负数。（默认值：1）
scl标量，可选: 每次求导都乘以 scl。最终结果乘以 scl**m。这用于线性变量变化。（默认值：1）
axisint, 可选: 求解导数的轴。（默认值：0）。

版本 1.7.0 中新增。

返回:

derndarray: 导数的切比雪夫级数。

参见

chebint

注意事项

一般而言，求解 C 级数导数的结果需要“重新投影”到 C 级数基集上。因此，此函数的结果通常“不直观”，虽然正确，但请参见下面的“示例”部分。

示例

>>> 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.])