要对勒让德级数进行积分，请在 Python 中使用 polynomial.legendre.legint() 方法。该方法返回沿轴 m 次积分从 lbnd 开始的勒让德级数系数 c。在每次迭代中，结果级数乘以 scl 并添加积分常数 k。缩放因子用于变量的线性变化。第一个参数 c 是勒让德级数系数的数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的次数由相应的索引给出。第二个参数 m 是积分阶数，必须为正。（默认值：... 阅读更多

要对勒让德级数进行微分，请在 Python 中使用 polynomial.laguerre.legder() 方法。返回沿轴 m 次微分的勒让德级数系数 c。在每次迭代中，结果乘以 scl。第一个参数 c 是勒让德级数系数的数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的次数由相应的索引给出。第二个参数 m 是所取导数的次数，必须是非负数。（默认值：1）。第三个参数 scl 是一个标量。每次微分都乘以 scl。最终结果是乘以 scl**m。这是为了 ... 阅读更多

要将 Hermite_e 级数乘以 x（其中 x 是自变量），请在 Python Numpy 中使用 polynomial.hermite.hermemulx() 方法。该方法返回一个表示乘积结果的数组。参数 c 是一个从低到高排序的 Hermite_e 级数系数的一维数组。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H 创建一个数组 - c = np.array([1, 2, 3]) 显示数组 - print("我们的数组...", c) 检查维度 - print("我们数组的维度...", c.ndim) 获取数据类型 - print("我们数组对象的类型...", c.dtype) 获取形状 - print("我们数组对象的形状...", c.shape) 要将 Hermite_e ... 阅读更多

要从另一个 Hermite_e 级数中减去一个 Hermite_e 级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.hermite.hermesub() 方法。该方法返回一个表示它们差的 Hermite_e 级数的数组。返回两个 Hermite_e 级数 c1 - c2 的差。系数序列从最低阶项到最高阶项，即 [1, 2, 3] 表示级数 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2。参数 c1 和 c2 是从低到高排序的 Hermite_e 级数系数的一维数组。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H 创建 Hermite_e 级数系数的一维数组 - c1 = np.array([1, ... 阅读更多

要将一个 Hermite_e 级数添加到另一个 Hermite_e 级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.hermite.heremadd() 方法。该方法返回一个表示它们和的 Hermite_e 级数的数组。返回两个 Hermite_e 级数 c1 + c2 的和。参数是按从最低阶项到最高阶项排序的系数序列，即 [1, 2, 3] 表示级数 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2。参数 c1 和 c2 是从低到高排序的 Hermite_e 级数系数的一维数组。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H 创建 Hermite_e 级数系数的一维数组 - c1 ... 阅读更多

要将多项式转换为勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 legendre.poly2lag() 方法。将表示从最低次数到最高次数排序的多项式系数的数组转换为表示等效勒让德级数系数的数组，从最低次数到最高次数排序。该方法返回一个一维数组，其中包含等效勒让德级数的系数。参数 pol 是一个一维数组，包含多项式系数步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L 使用 numpy.array() 方法创建一个数组 - c = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 显示 ... 阅读更多

信息自由 - 信息自由 (FOI) 是一种广泛定义的原则，即个人和公众有权获取与其利益相关的信息。联合国将信息自由确定为一项基本人权。联合国认为，信息自由通过提供机构透明度来确保政府能够被问责，因此，对于维持司法管辖区内的法治至关重要。信息自由定义了公民获取受国家影响的信息的权利。在一些国家，这种自由是通过 ... 阅读更多

要生成具有 x、y、z 样本点的勒让德多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 legendre.legvander3d() 方法。返回度数为 deg 和样本点 (x, y, z) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x、y、z 是点坐标数组，所有数组都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于元素是否为复数。标量将转换为一维数组。参数 deg 是形式为 [x_deg, y_deg, z_deg] 的最大度数列表。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from ... 阅读更多

要生成勒让德多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 legendre.legvander2d() 方法。该方法返回伪范德蒙德矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1, )，其中最后一个索引是相应勒让德多项式的次数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 x、y 是点坐标数组，所有数组都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于元素是否为复数。标量将转换为一维数组。参数 deg 是 ... 阅读更多

要评估 x 和 y 的笛卡尔积上的二维勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.leggrid2d() 方法。该方法返回 x 和 y 的笛卡尔积中点的二维切比雪夫级数的值。如果 c 的维度少于两个，则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为二维。结果的形状将为 c.shape[2:] + x.shape + y.shape。第一个参数是 x、y。二维级数在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处进行评估。如果 x 或 y 是 ... 阅读更多