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,结果乘以 scl (缩放因子用于线性变量变换).参数 c 是沿每个轴从低到高阶的系数数组,例如,[1,2,3] 表示级数
1T_0 + 2T_1 + 3T_2,而 [[1,2],[1,2]] 表示1T_0(x)T_0(y) + 1T_1(x)T_0(y) + 2T_0(x)T_1(y) + 2T_1(x)T_1(y),如果 axis=0 是x且 axis=1 是y.- 参数:
- carray_like
切比雪夫级数系数数组.如果 c 是多维的,则不同的轴对应于不同的变量,每个轴中的阶数由对应的索引给出.
- mint, optional
导数的阶数,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
sclm.这用于线性变量变换.(默认值:1)- 轴int, optional
导数所取的轴.(默认值:0).
- 返回:
- derndarray
导数的切比雪夫级数.
参见
注释
一般来说,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,尽管是正确的;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.])