numpy.polynomial.chebyshev.chebder

polynomial.chebyshev.chebder(c, m=1, scl=1, axis=0)

区分切比雪夫级数。

返回切比雪夫级数系数 c 分化的 m 时代沿着 axis . 在每次迭代中，结果乘以 scl （比例因子用于变量的线性变化）。参数 c 是沿每个轴从低到高的系数数组，例如， [1,2,3] 表示序列 1*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2 虽然 [[1,2] ， [1,2] 代表 1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) + 2*T_0(x)*T_1(y) + 2*T_1(x)*T_1(y) 如果轴＝0是 x 轴＝1 y .

参数

carray_like

切比雪夫级数系数数组。如果c是多维的，则不同的轴对应不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。

m可选的

采用的衍生产品数量必须为非负数。（默认值：1）

scl标量，可选

每个微分乘以 scl . 最终结果是乘以 scl**m . 这用于变量的线性变化。（默认值：1）

axis可选的

求导数的轴。（默认值：0）。

1.7.0 新版功能.

返回

der恩达雷

切比雪夫级数的导数。

参见

chebint

笔记

一般来说，区分C系列的结果需要“重新投射”到C系列的基集合上。因此，通常情况下，此函数的结果是“非指导性的”，尽管是正确的；请参见下面的示例部分。

实例

>>> from numpy.polynomial import chebyshev as C
>>> c = (1,2,3,4)
>>> C.chebder(c)
array([14., 12., 24.])
>>> C.chebder(c,3)
array([96.])
>>> C.chebder(c,scl=-1)
array([-14., -12., -24.])
>>> C.chebder(c,2,-1)
array([12.,  96.])

numpy.polynomial.chebyshev.chebgrid3d numpy.polynomial.chebyshev.chebint