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 ,则此函数返回值

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

参数 x 仅在它是元组或列表时才转换为数组,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 是一个一维数组,那么 p(x) 将具有与 x 相同的形状.如果 r 是多维的,那么结果的形状取决于 tensor 的值.如果 tensorTrue ,则形状将为 r.shape[1:] + x.shape;也就是说,在 x 的每个值处计算每个多项式.如果 tensorFalse ,则形状将为 r.shape[1:];也就是说,仅针对 x 的相应广播值计算每个多项式.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,则将其转换为 ndarray,否则保持不变并将其视为标量.在任何一种情况下, x 或其元素必须支持与自身以及与 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是存储在 r 的列中.

张量布尔值,可选

如果为 True,则 roots 数组的形状会在右侧扩展为 1,对应于 x 的每个维度.标量在此操作中维度为 0.结果是 r 中的每个系数列都会针对 x 的每个元素进行求值.如果为 False,则在求值时, x 将广播到 r 的各个列.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.

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.])