在 Python 中返回 Chebyshev 级数系数 1-D 数组的缩放伴随矩阵
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要返回多项式系数 1-D 数组的缩放伴随矩阵，请返回 Python Numpy 中的 chebyshev.chebcompanion() 方法。当 c 是 Chebyshev 基多项式时，基础多项式被缩放，因此伴随矩阵是对称的。这提供了比未缩放情况更好的特征值估计，并且对于基础多项式，如果使用 numpy.linalg.eigvalsh 获得特征值，则保证特征值为实数。该方法返回维度 (deg, deg) 的缩放伴随矩阵。参数 c 是从低到高阶排序的 Chebyshev 级数系数 1-D 数组。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C
创建一维系数数组 −
c = np.array([1, 2, 3])
显示数组 −
print("我们的数组...\n",c)
检查维度 −
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)
获取数据类型 −
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)
获取形状 −
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)
要返回一维多项式系数数组的缩放伴随矩阵，请返回 Python Numpy 中的 chebyshev.chebcompanion() 方法 −
print("\n结果...\n",C.chebcompanion(c))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev as C
# 创建一维系数数组
c = np.array([1, 2, 3])
# 显示数组
print("我们的数组...\n",c)
# 检查维度
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)
# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)
# 获取形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)
# 要返回一维多项式系数数组的缩放伴随矩阵，请返回 Python Numpy 中的 chebyshev.chebcompanion() 方法
print("\n结果...\n",C.chebcompanion(c))
输出
我们的数组... [1 2 3] 我们的数组的维度... 1 我们的数组对象的数据类型... int64 我们的数组对象的形状... (3,) 结果... [[ 0. 0.47140452] [ 0.70710678 -0.33333333]]
