numpy.polynomial.chebyshev.chebder#

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

对切比雪夫级数求导。

返回沿 axis 对切比雪夫级数系数 c 求导 m 次的结果。每次迭代时，结果都会乘以 scl （此缩放因子用于变量的线性变换）。参数 c 是一个系数数组，沿每个轴从低次到高次排列，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 是 x 且 axis=1 是 y。

参数:

c类数组: 切比雪夫级数系数数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应不同的变量，每个轴的次数由相应的索引给出。
mint，可选: 求导次数，必须是非负数。(默认值: 1)
scl标量，可选: 每次求导都乘以 scl。最终结果是乘以 scl**m。这用于变量的线性变换。(默认值: 1)
axisint，可选: 进行求导的轴。(默认值: 0)。

返回:

derndarray: 求导后的切比雪夫级数。

另请参阅

chebint

说明

通常，对切比雪夫级数求导的结果需要“重新投影”到切比雪夫级数基集上。因此，此函数的结果通常是“反直觉的”，尽管它是正确的；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.])