numpy.polynomial.polynomial.polyval#

polynomial.polynomial.polyval(x, c, tensor=True)[source]#

在点 x 处计算多项式值。

如果 c 的长度为 n + 1，则此函数返回以下值

\[p(x) = c_0 + c_1 * x + ... + c_n * x^n\]

参数 x 仅在它是元组或列表时才转换为数组，否则将被视为标量。在任何情况下，x 或其元素都必须支持自身之间的乘法和加法，以及与 c 的元素之间的乘法和加法。

如果 c 是一个一维数组，则 p(x) 将与 x 具有相同的形状。如果 c 是多维的，则结果的形状取决于 tensor 的值。如果 tensor 为 True，则形状将为 c.shape[1:] + x.shape。如果 tensor 为 False，则形状将为 c.shape[1:]。请注意，标量的形状为 (,)。

系数中的尾随零将在计算中使用，因此如果效率是一个问题，应避免它们。

参数:
x类似数组，兼容对象

如果 x 是列表或元组，它将被转换为 ndarray，否则将保持不变并被视为标量。在任何情况下，x 或其元素都必须支持自身之间的加法和乘法，以及与 c 的元素之间的加法和乘法。

c类似数组

系数数组，按顺序排列，以便度数为 n 的项的系数包含在 c[n] 中。如果 c 是多维的，则剩余的索引枚举多个多项式。在二维情况下，可以认为系数存储在 c 的列中。

tensor布尔值，可选

如果为 True，则系数数组的形状将在右侧扩展为 1，每个维度对应于 x 的一个维度。标量对于此操作的维度为 0。结果是，c 中的每个系数列都会针对 x 的每个元素进行计算。如果为 False，则 x 将广播到 c 的列上以进行计算。当 c 是多维时，此关键字很有用。默认值为 True。

1.7.0 版中的新增功能。

返回值:
valuesndarray，兼容对象

返回数组的形状如上所述。

参见

polyval2d, polygrid2d, polyval3d, polygrid3d

备注

计算使用霍纳规则。

示例

>>> import numpy as np
>>> from numpy.polynomial.polynomial import polyval
>>> polyval(1, [1,2,3])
6.0
>>> a = np.arange(4).reshape(2,2)
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> polyval(a, [1, 2, 3])
array([[ 1.,   6.],
       [17.,  34.]])
>>> coef = np.arange(4).reshape(2, 2)  # multidimensional coefficients
>>> coef
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> polyval([1, 2], coef, tensor=True)
array([[2.,  4.],
       [4.,  7.]])
>>> polyval([1, 2], coef, tensor=False)
array([2.,  7.])
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