要从另一个多项式中减去一个多项式，请在 Python 中使用 numpy.polynomial.polynomial.polysub() 方法。返回两个多项式 c1 + c2 的差。参数是从最低阶项到最高阶项的系数序列，即 [1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2。该方法返回表示它们的差的系数数组。参数 c1 和 c2 返回从低到高排序的多项式系数的一维数组。此 numpy.polynomial.polynomial 模块提供许多用于处理多项式的有用对象，包括封装常用算术运算的多项式类。步骤首先，导入所需的库 - from numpy.polynomial import polynomial ... 阅读更多

要将一个多项式添加到另一个多项式，请在 Python 中使用 numpy.polynomial.polynomial.polyadd() 方法。返回两个多项式 c1 + c2 的和。参数是从最低阶项到最高阶项的系数序列，即 [1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2。该方法返回表示它们的和的系数数组。参数 c1 和 c2 返回从低到高排序的多项式系数的一维数组。此 numpy.polynomial.polynomial 模块提供许多用于处理多项式的有用对象，包括封装常用算术运算的多项式类。步骤首先，导入所需的库 - from numpy.polynomial import polynomial as P 声明 ... 阅读更多

要计算 3D 数组的逆，请在 Python 中使用 numpy.linalg.tensorinv() 方法。结果是相对于 tensordot 运算 tensordot(a, b, ind) 的 a 的逆，即，直到浮点精度，tensordot(tensorinv(a), a, ind) 是 tensordot 运算的“单位”张量。该方法返回 a 的 tensordot 逆，形状为 a.shape[ind:] + a.shape[:ind]。第一个参数是 a，要“反转”的张量。其形状必须是“方形”，即 prod(a.shape[:ind]) == prod(a.shape[ind:])。第二个参数是 ind，参与逆和的第一个索引的数量。必须是正整数，默认为 2。步骤首先，... 阅读更多

要计算四维数组的逆，请在 Python 中使用 numpy.linalg.tensorinv() 方法。结果是相对于 tensordot 运算 tensordot(a, b, ind) 的 a 的逆，即，直到浮点精度，tensordot(tensorinv(a), a, ind) 是 tensordot 运算的“单位”张量。该方法返回 a 的 tensordot 逆，形状为 a.shape[ind:] + a.shape[:ind]。第一个参数是 a，要“反转”的张量。其形状必须是“方形”，即 prod(a.shape[:ind]) == prod(a.shape[ind:])。第二个参数是 ind，参与逆和的第一个索引的数量。必须是正整数，默认为 2。步骤首先，... 阅读更多

要使用 matrix() 计算矩阵对象的乘法逆，请在 Python 中使用 numpy.linalg.inv() 方法。给定一个方阵 a，返回满足 dot(a, ainv) = dot(ainv, a) = eye(a.shape[0]) 的矩阵 ainv。该方法返回矩阵 a 的（乘法）逆。第一个参数 a 是要反转的矩阵。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.linalg import inv 创建一个数组 - arr = np.array([[ 5, 10], [ 15, 20 ]]) 显示数组 - print("Our Array...", arr) 检查维度 - print("Dimensions of our Array...", arr.ndim) 获取数据类型 - print("Datatype of our Array object...", arr.dtype) 获取形状 - print("Shape of ... 阅读更多

要计算 N 维数组的逆，请在 Python 中使用 numpy.linalg.tensorinv() 方法。结果是相对于 tensordot 运算 tensordot(a, b, ind) 的 a 的逆，即，直到浮点精度，tensordot(tensorinv(a), a, ind) 是 tensordot 运算的“单位”张量。该方法返回 a 的 tensordot 逆，形状为 a.shape[ind:] + a.shape[:ind]。第一个参数是 a，要“反转”的张量。其形状必须是“方形”，即 prod(a.shape[:ind]) == prod(a.shape[ind:])。第二个参数是 ind，参与逆和的第一个索引的数量。必须是正整数，默认为 2。步骤首先，... 阅读更多

要计算矩阵堆栈的（Moore-Penrose）伪逆，请在 Python 中使用 numpy.linalg.pinv() 方法。使用矩阵的奇异值分解 (SVD) 并包含所有大的奇异值来计算矩阵的广义逆。第一个参数 a 是要进行伪逆的矩阵或矩阵堆栈。第二个参数 rcodn 是小奇异值的截止值。小于或等于 rcond * largest_singular_value 的奇异值将设置为零。针对矩阵堆栈进行广播。第三个参数 hermitian，如果为 True，则假定 a 为 Hermitian，从而可以更有效地找到奇异值。默认为 ... 阅读更多

要返回数组输入的逐元素平方，请在 Python 中使用 numpy.square() 方法。该方法返回与 x 形状和 dtype 相同的 x*x 的逐元素结果。如果 x 是标量，则这是一个标量。第一个参数 x 是输入数据。第二个参数 out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须是输入广播到的形状。如果不提供或为 None，则返回新分配的数组。元组（仅作为关键字参数可能）的长度必须等于输出的数量。第三个参数 where，... 阅读更多

要计算矩阵的（乘法）逆，请在 Python 中使用 numpy.linalg.inv() 方法。给定一个方阵 a，返回满足 dot(a, ainv) = dot(ainv, a) = eye(a.shape[0]) 的矩阵 ainv。该方法返回矩阵 a 的（乘法）逆。第一个参数 a 是要反转的矩阵。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.linalg import inv 使用 array() 创建多个矩阵 - arr = np.array([[[1., 2.], [3., 4.]], [[1, 3], [3, 5]]]) 显示数组 - print("Our Array...", arr) 检查维度 - print("Dimensions of our Array...", arr.ndim) 获取数据类型 - print("Datatype of our Array object...", arr.dtype) 获取形状 - print("Shape ... 阅读更多

要获取两个数组的外积，请在 Python 中使用 numpy.outer() 方法。第一个参数 a 是第一个输入向量。如果输入不是一维的，则将其展平。第二个参数 b 是第二个输入向量。如果输入不是一维的，则将其展平。第三个参数 out 是存储结果的位置。给定两个向量，a = [a0, a1, ..., aM] 和 b = [b0, b1, ..., bN]，外积 [1] 是 - [[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]] 步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建两个 ... 阅读更多