numpy.polynomial.polynomial.polyval#

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

在点 x 处评估多项式.

如果 c 的长度是 n + 1,这个函数返回值

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

参数 x 只有在它是元组或列表时才会被转换为数组,否则它会被视为标量.无论哪种情况,`x` 或其元素都必须支持与自身及 c 的元素进行乘法和加法运算.

如果 c 是一个一维数组,那么 p(x) 将与 x 具有相同的形状.如果 c 是多维的,那么结果的形状取决于 tensor 的值.如果 tensor 为真,形状将是 c.shape[1:] + x.shape.如果 tensor 为假,形状将是 c.shape[1:].注意,标量具有形状 (,).

在系数中的尾随零将在评估中使用,因此如果效率是一个考虑因素,应避免使用它们.

参数:
x类数组对象,兼容对象

如果 x 是一个列表或元组,它会被转换为一个 ndarray,否则它保持不变并被视为一个标量.在任何情况下,`x` 或其元素必须支持与自身及 c 的元素进行加法和乘法运算.

carray_like

系数数组按顺序排列,使得度数为 n 的项的系数包含在 c[n] 中.如果 c 是多维的,剩余的索引枚举多个多项式.在二维情况下,系数可以被认为是存储在 c 的列中.

tensor布尔值, 可选

如果为 True,系数数组的形状会在右侧扩展为 1,每个维度对应 x 的一个维度.标量在此操作中维度为 0.结果是 c 中的每一列系数都会对 x 的每个元素进行评估.如果为 False,`x` 会在 c 的列上进行广播以进行评估.当 c 是多维时,此关键字很有用.默认值为 True.

在 1.7.0 版本加入.

返回:
valuesndarray, 兼容对象

返回数组的形状如上所述.

参见

polyval2d, polygrid2d, polyval3d, polygrid3d

备注

该评估使用霍纳方法.

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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