numpy.polynomial.polynomial.polyvalfromroots#

polynomial.polynomial.polyvalfromroots(x, r, tensor=True)[源代码]#

在点 x 处计算由其根指定的多项式.

如果 r 的长度为 N ,此函数返回的值为

\[p(x) = \prod_{n=1}^{N} (x - r_n)\]

仅当参数 x 是元组或列表时,才将其转换为数组,否则将其视为标量. 在任何一种情况下, x 或其元素都必须支持与自身以及与 r 的元素相乘和相加.

如果 r 是一个 1-D 数组,那么 p(x) 将具有与 x 相同的形状. 如果 r 是多维的,则结果的形状取决于 tensor 的值. 如果 tensor 是 True ,则形状将为 r.shape[1:] + x.shape;也就是说,每个多项式都在 x 的每个值处进行评估. 如果 tensor 是 False ,则形状将为 r.shape[1:];也就是说,每个多项式仅针对 x 的相应广播值进行评估. 请注意,标量的形状为 (,).

参数:
x类数组,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. 在任何一种情况下, x 或它的元素都必须支持与自身和 r 的元素相加和相乘.

rarray_like

根的数组.如果 r 是多维的,则第一个索引是根索引,而其余索引枚举多个多项式. 例如,在二维情况下,每个多项式的根可以被认为存储在 r 的列中.

张量 (tensor)布尔值,可选

如果为 True,则根数组的形状在右侧用 1 扩展,每个 x 的维度对应一个 1. 标量为此操作的维度为 0. 结果是 r 中每列系数都针对 x 的每个元素进行评估. 如果为 False,则 x 将在 r 的列上广播以进行评估. 当 r 是多维时,此关键字很有用. 默认值为 True.

返回:
valuesndarray,兼容对象

返回的数组的形状如上所述.

参见

polyroots , polyfromroots , polyval

示例

>>> from numpy.polynomial.polynomial import polyvalfromroots
>>> polyvalfromroots(1, [1, 2, 3])
0.0
>>> a = np.arange(4).reshape(2, 2)
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> polyvalfromroots(a, [-1, 0, 1])
array([[-0.,   0.],
       [ 6.,  24.]])
>>> r = np.arange(-2, 2).reshape(2,2)  # multidimensional coefficients
>>> r # each column of r defines one polynomial
array([[-2, -1],
       [ 0,  1]])
>>> b = [-2, 1]
>>> polyvalfromroots(b, r, tensor=True)
array([[-0.,  3.],
       [ 3., 0.]])
>>> polyvalfromroots(b, r, tensor=False)
array([-0.,  0.])
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