为了返回两个一维序列的离散线性卷积,请在 Python Numpy 中使用 numpy.convolve() 方法。卷积运算符经常出现在信号处理中,它模拟线性时不变系统对信号的影响。在概率论中,两个独立随机变量的和服从其个体分布的卷积分布。如果 v 比 a 长,则在计算之前交换数组。该方法返回 a 和 v 的离散线性卷积。第一个参数 a 是第一个一维输入数组。第二个参数 v 是第二个一维输入… 阅读更多
为了返回两个一维序列的离散线性卷积,请在 Python Numpy 中使用 numpy.convolve() 方法。卷积运算符经常出现在信号处理中,它模拟线性时不变系统对信号的影响。在概率论中,两个独立随机变量的和服从其个体分布的卷积分布。如果 v 比 a 长,则在计算之前交换数组。该方法返回 a 和 v 的离散线性卷积。第一个参数 a 是第一个一维输入数组。第二个参数 v 是第二个一维输入… 阅读更多
为了返回数组的最小值或忽略任何 NaN 的最小值,请在 Python 中使用 numpy.nanmin() 方法。此方法返回一个与 a 形状相同的数组,其中指定的轴已被移除。如果 a 是一个 0 维数组,或者如果 axis 为 None,则返回一个 ndarray 标量。返回与 a 相同的 dtype。第一个参数 a 是一个包含所需最小值的数字数组。如果 a 不是数组,则尝试进行转换。第二个参数 axis 是计算最小值的轴或轴。默认为计算… 阅读更多
为了返回数组的最小值或忽略任何 NaN 的最小值,请在 Python 中使用 numpy.nanmin() 方法。此方法返回一个与 a 形状相同的数组,其中指定的轴已被移除。如果 a 是一个 0 维数组,或者如果 axis 为 None,则返回一个 ndarray 标量。返回与 a 相同的 dtype。第一个参数 a 是一个包含所需最小值的数字数组。如果 a 不是数组,则尝试进行转换。第二个参数 axis 是计算最小值的轴或轴。默认为计算… 阅读更多
为了在点 x 处计算 Hermite 级数,请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermval() 方法。第一个参数 x,如果 x 是列表或元组,则将其转换为 ndarray,否则将其保持不变并将其视为标量。在这两种情况下,x 或其元素都必须支持与自身以及与 c 的元素相加和相乘。第二个参数 C,一个系数数组,其排序方式使得 n 次项的系数包含在 c[n] 中。如果 c 是多维的,则其余索引枚举多个多项式。在二维情况下,系数… 阅读更多
要评估点 x 处的 Hermite 多项式级数,可以使用 Python NumPy 中的 hermite.hermval() 方法。第一个参数 x,如果 x 是列表或元组,则将其转换为 ndarray;否则,将其保持不变并视为标量。无论哪种情况,x 或其元素都必须支持自身以及 c 的元素之间的加法和乘法运算。第二个参数 C,一个系数数组,其中 n 次项的系数包含在 c[n] 中。如果 c 是多维的,其余索引则枚举多个多项式。在二维情况下,系数……阅读更多