numpy.polynomial.chebyshev.chebval#
- polynomial.chebyshev.chebval(x, c, tensor=True)[source]#
在点 x 处评估切比雪夫级数。
如果 c 的长度为 n + 1，此函数返回以下值
\[p(x) = c_0 * T_0(x) + c_1 * T_1(x) + ... + c_n * T_n(x)\]参数 x 只有当它是元组或列表时才转换为数组，否则将其视为标量。无论哪种情况，x 或其元素必须支持与自身以及与 c 的元素进行乘法和加法运算。
如果 c 是一个一维数组，则
p(x)将具有与 x 相同的形状。如果 c 是多维的，则结果的形状取决于 tensor 的值。如果 tensor 为 True，则形状将是 c.shape[1:] + x.shape。如果 tensor 为 False，x 将在 c 的列上广播以进行评估。请注意，标量的形状为 (, )。系数中的尾随零将在评估中使用，因此如果关注效率，则应避免使用它们。
- 参数:
- x类似数组，兼容对象
如果 x 是列表或元组，则会转换为 ndarray，否则保持不变并视为标量。无论哪种情况，x 或其元素必须支持与自身以及与 c 的元素进行加法和乘法运算。
- c类似数组
系数数组，按顺序排列，使得 n 次项的系数包含在 c[n] 中。如果 c 是多维的，则其余索引枚举多个多项式。在二维情况下，系数可以被视为存储在 c 的列中。
- tensor布尔型，可选
如果为 True，则系数数组的形状将在右侧用 1 扩展，每个 1 对应于 x 的一个维度。标量在此操作中维度为 0。结果是，c 中的每一列系数都会为 x 的每个元素进行评估。如果为 False，x 将在 c 的列上广播以进行评估。当 c 是多维时，此关键字很有用。默认值为 True。
- 返回:
- valuesndarray，代数类似
返回值的形状如上所述。
另请参阅
注意
评估使用克伦肖递归（也称为综合除法）。