要对切比雪夫级数进行微分，请在 Python NumPy 中使用 `polynomial.chebder()` 方法。该方法返回导数的切比雪夫级数。沿轴返回微分 m 次的切比雪夫级数系数 c。在每次迭代中，结果乘以 scl。参数 c 是一个沿每个轴从低次到高次的系数数组，例如，[1, 2, 3] 表示级数 1*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 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 axis=0 是 x，axis=1 是 y）。第一个参数是 c，一个切比雪夫级数系数数组。... 阅读更多

要对切比雪夫级数进行微分，请在 Python NumPy 中使用 `polynomial.chebder()` 方法。该方法返回导数的切比雪夫级数。沿轴返回微分 m 次的切比雪夫级数系数 c。在每次迭代中，结果乘以 scl。参数 c 是一个沿每个轴从低次到高次的系数数组，例如，[1, 2, 3] 表示级数 1*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 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 axis=0 是 x，axis=1 是 y）。第一个参数是 c，一个切比雪夫级数系数数组。... 阅读更多

要生成给定度数的伪范德蒙德矩阵，请在 Python NumPy 中使用 `polynomial.polyvander2()`。该方法返回度数为 deg 且样本点为 (x, y) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x 和 y 是点坐标数组，形状相同。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于是否有任何元素是复数。标量将转换为一维数组。参数 deg 是最大度数列表，格式为 [x_deg, y_deg]。步骤首先，导入所需的库 - `import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d` 创建点坐标数组，所有… 阅读更多

要计算点 x 处的埃尔米特级数，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，其顺序使得 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

要从另一个埃尔米特级数中减去一个埃尔米特级数，请在 Python NumPy 中使用 `polynomial.hermite.hermsub()` 方法。该方法返回一个表示其差的埃尔米特级数的数组。返回两个埃尔米特级数 c1 - c2 的差值。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 是从低到高排序的埃尔米特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 as H` 创建埃尔米特级数系数的一维数组 - c1 = np.array([1,… 阅读更多

要生成给定度数的伪范德蒙德矩阵，请在 Python NumPy 中使用 `polynomial.polyvander2()`。该方法返回度数为 deg 且样本点为 (x, y) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x 和 y 是点坐标数组，形状相同。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于是否有任何元素是复数。标量将转换为一维数组。参数 deg 是最大度数列表，格式为 [x_deg, y_deg]。步骤首先，导入所需的库 - `import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d` 创建点坐标数组，… 阅读更多

要对多项式进行微分，请在 Python NumPy 中使用 `polynomial.polyder()` 方法。沿轴返回微分 m 次的多项式系数 c。在每次迭代中，结果乘以 scl（缩放因子用于线性变量变化）。参数 c 是一个沿每个轴从低次到高次的系数数组，例如，[1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y（如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y）。该方法返回导数的多项式系数。… 阅读更多

要计算 x、y、z 笛卡尔积上的三维多项式，请在 Python 中使用 `polynomial.polygrid3d(x, y, z)` 方法。该方法返回二维多项式在 x 和 y 的笛卡尔积中的点的值。第一个参数 x、y、z 是三维级数在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点处计算的值。如果 x、y 或 z 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则将其保持不变，并且如果它不是 ndarray，则将其视为标量。第二个… 阅读更多

要计算 x 和 y 笛卡尔积上的三维多项式，请在 Python 中使用 `polynomial.polygrid3d(x, y, c)` 方法。该方法返回二维多项式在 x 和 y 的笛卡尔积中的点的值。第一个参数 x、y、z 是三维级数在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点处计算的值。如果 x、y 或 z 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则将其保持不变，并且如果它不是 ndarray，则将其视为标量。第二个… 阅读更多

要评估x和y的笛卡尔积上的二维切比雪夫级数，可以使用Python中的`polynomial.chebgrid2d(x, y, c)`方法。该方法返回二维切比雪夫级数在x和y的笛卡尔积中的点的值。如果c的维度少于两个，则会隐式地将其形状附加为2-D。结果的形状将为c.shape[2:] + x.shape + y.shape。参数x和y是二维级数在x和y的笛卡尔积中的点处计算的值。如果x或y是……阅读更多