Evalúe una serie de Chebyshev tridimensional en el producto cartesiano de x, y y z con array 2d de coeficiente

En este artículo, discutiremos cómo evaluar una serie Chebyshev 3-D en el producto cartesiano de x, y y z con una array 2d de coeficientes en Python y NumPy .

Ejemplo

Input: [[0 1]
[2 3]]

Output: [[17. 28.]
[28. 46.]]

Explanation: A 3-D Chebyshev series on the Cartesian product.

Con la ayuda de NumPy.polynomial.Chebyshev. chebgrid3d() , podemos obtener la array de coeficientes después de evaluar la serie de Chebyshev en el producto cartesiano de x, y y z utilizando el método np.chebgrid3d(). Aquí, x, y y z son tuplas o listas, se convierten en arrays. Estos elementos deben ser capaces de multiplicarse y sumarse entre sí, así como con los constituyentes de c. Si la forma de la c tiene menos de tres dimensiones, implícitamente se agregan unos para hacerla tridimensional.

Sintaxis: numpy.polynomial.chebyshev.chebgrid3d()

Parámetros:

• x,y,z: array como objetos. Los puntos en el producto cartesiano de x, y y z se utilizan para evaluar la serie tridimensional. 
• c: Los coeficientes para términos de grado i,j están contenidos en c[i,j].

Devuelve: valores: array como objeto

Ejemplo 1:

Aquí, se importa el paquete NumPy y se usa np.array() para crear una array bidimensional, el atributo .shape se usa para encontrar la forma de la array, el atributo .ndim se usa para encontrar las dimensiones de la array, el atributo .dtype se usa para encontrar el tipo de datos de la array y numpy.polynomial.chebyshev.chebgrid3d() se usa para evaluar la serie Chebyshev tridimensional.

# import packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as Chev
  
# array of coefficients
c = np.array([[2,2],[3,3]])
print(c)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",c.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",c.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",c.dtype)
  
#evaluating Chebyshev series
print(Chev.chebgrid3d([1,2],[3,4],[5,6],c))

Producción:

[[2 2]
 [3 3]]
Shape of the array is :  (2, 2)
The dimension of the array is :  2
Datatype of our Array is :  int64
[[180. 212.]
 [225. 265.]]

Ejemplo 2:

En este ejemplo, estamos utilizando una array 1-D para evaluar una serie Chebyshev 3-D en la serie de productos cartesianos.

# import packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as Chev
  
# array of coefficients
c = np.array([2,2,3])
print(c)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",c.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",c.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",c.dtype)
  
#evaluating Chebyshev series
print(Chev.chebgrid3d([1,2],[3,4],[5,6],c))

Producción:

[2 2 3]
Shape of the array is :  (3,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  int32
[663. 778.]