numpy.polynomial.legendre.legval#
- polynomial.legendre.legval(x, c, тензор=True)[источник]#
Вычислить ряд Лежандра в точках x.
Если c имеет длину
n + 1, эта функция возвращает значение:\[p(x) = c_0 * L_0(x) + c_1 * L_1(x) + ... + c_n * L_n(x)\]Параметр x преобразуется в массив только если это кортеж или список, иначе обрабатывается как скаляр. В любом случае, либо x или его элементы должны поддерживать умножение и сложение как с самими собой, так и с элементами c.
Если c является одномерным массивом, тогда
p(x)будет иметь ту же форму, что и x. Если c является многомерным, то форма результата зависит от значения тензор. Если тензор если true, форма будет c.shape[1:] + x.shape. Если тензор если false, форма будет c.shape[1:]. Обратите внимание, что скаляры имеют форму (,).Замыкающие нули в коэффициентах будут использованы при вычислении, поэтому их следует избегать, если важна эффективность.
- Параметры:
- xarray_like, совместимый объект
Если x является списком или кортежем, он преобразуется в ndarray, в противном случае остается неизменным и обрабатывается как скаляр. В любом случае, x или его элементы должны поддерживать сложение и умножение с самими собой и с элементами c.
- carray_like
Массив коэффициентов, упорядоченных так, что коэффициенты для членов степени n содержатся в c[n]. Если c если многомерный, остальные индексы перечисляют несколько полиномов. В двумерном случае коэффициенты можно рассматривать как хранящиеся в столбцах c.
- тензорлогический, необязательный
Если True, форма массива коэффициентов расширяется единицами справа, по одной для каждого измерения x. Скаляры имеют размерность 0 для этого действия. Результат в том, что каждый столбец коэффициентов в c вычисляется для каждого элемента x. Если False, x транслируется по столбцам c для оценки. Этот ключевое слово полезно, когда c является многомерным. Значение по умолчанию — True.
- Возвращает:
- valuesndarray, algebra_like
Форма возвращаемого значения описана выше.
Примечания
Вычисление использует рекурсию Кленшоу, также известную как синтетическое деление.