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 求导 m 次的切比雪夫级数系数 c。在每次迭代中，结果都会乘以 scl（缩放因子用于变量的线性变化）。参数 c 是沿每个轴从低到高次的系数数组，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 是 x 且 axis=1 是 y。

参数:

carray_like: 切比雪夫级数系数的数组。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，必须是非负的。（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。这用于变量的线性变化。（默认值：1）
axisint，可选: 进行求导的轴。（默认值：0）。

返回:

derndarray: 导数的切比雪夫级数。

参见

chebint

注释

通常，对 C 级数求导的结果需要“重新投影”到 C 级数基集上。因此，通常，此函数的结果是“违反直觉的”，但却是正确的；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.])