cupy.polynomial.polynomial.polyvalfromroots#
- cupy.polynomial.polynomial.polyvalfromroots(x, r, tensor=True)[source]#
在点 x 处计算由其根指定的多项式的值。
如果 r 的长度为 N，此函数将返回以下值：
\[p(x) = \prod_{n=1}^{N} (x - r_n)\]参数 x 仅在它是元组或列表时才转换为数组，否则视为标量。无论哪种情况，x 或其元素必须支持与自身以及与 r 的元素进行乘法和加法运算。
如果 r 是一个 1-D 数组，则 p(x) 将具有与 x 相同的形状。如果 r 是多维的，则结果的形状取决于 tensor 的值。如果 tensor 为
True，则形状为 r.shape[1:] + x.shape；也就是说，每个多项式都在 x 的每个值处进行求值。如果 tensor 为False，则形状为 r.shape[1:]；也就是说，每个多项式仅对 x 的相应广播值进行求值。注意，标量的形状为 (,).- 参数:
x (array_like, 兼容对象) – 如果 x 是列表或元组，则将其转换为 ndarray，否则保持不变并视为标量。无论哪种情况，x 或其元素必须支持与自身以及与 r 的元素进行加法和乘法运算。
r (array_like) – 根数组。如果 r 是多维的，则第一个索引是根索引，而其余索引表示多个多项式。例如，在二维情况下，可以将每个多项式的根视为存储在 r 的列中。
tensor (布尔值, 可选) – 如果为 True，则根数组的形状会在右侧扩展，为 x 的每个维度添加一个维度（标量的维度为 0）。结果是 r 中系数的每一列都在 x 的每个元素处进行求值。如果为 False，则在求值时，x 会广播到 r 的列上。当 r 是多维时，此关键字非常有用。默认值为 True。
- 返回值:
values – 返回数组的形状如上所述。
- 返回类型:
ndarray, 兼容对象
另请参阅
numpy.polynomial.polynomial.polyvalfroomroots