argsort() 是 pandas series 构造函数的一种方法，其工作原理类似于 NumPy.ndarray.argsort()。在 pandas series 中，argmax() 方法将返回一个 series 对象，其中包含对原始 series 值进行排序的索引。它返回一个 series，其值被排序后的索引顺序替换。它不会更改原始 series 位置索引标签，它只是用排序值位置的顺序替换值。argsort 方法告诉您该元素来自原始 series 对象的哪个位置。示例 1import pandas as pd # 创建 series s = pd.Series({'A':123, 'B':458, "C":556, "D": 238}) ... 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) 的伪范德蒙矩阵。参数 x、y、z 是点坐标数组，都具有相同的形状。数据类型将根据任何元素是否为复数转换为 float64 或 complex128。标量转换为 1-D 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矩阵，请在 Python Numpy 中使用 legendre.legvander2d() 方法。该方法返回伪范德蒙矩阵。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度数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 x、y 是点坐标数组，都具有相同的形状。数据类型将根据任何元素是否为复数转换为 float64 或 complex128。标量转换为 1-D 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 的笛卡尔积中的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 2-D。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

要评估点 x、y、z 处的 3D 勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.legval3d() 方法。该方法返回在由来自 x、y 和 z 的对应值的三个元组形成的点上的多维多项式的值。如果 c 的维度少于 3，则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为 3-D。结果的形状将为 c.shape[3:] + x.shape。第一个参数是 x、y、z。三维级数在点 (x, y, z) 处进行评估，其中 x、y 和 z 必须具有相同的形状。如果 x 中的任何一个 ... 阅读更多

要生成 Hermite_e 多项式和 x、y、z 样本点的伪范德蒙矩阵，请在 Python Numpy 中使用 hermite_e.hermevander3d()。该方法返回伪范德蒙矩阵。参数 x、y、z 是点坐标数组，都具有相同的形状。数据类型将根据任何元素是否为复数转换为 float64 或 complex128。标量转换为 1-D 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 numpy.polynomial import hermite_e as H创建点数组 ... 阅读更多

要获取 pandas series 对象的最小值的位置，我们可以使用一个名为 argmin() 的函数。argmin() 是 pandas series 构造函数的方法，用于获取 series 中最小值的行位置。argmin() 方法的输出是一个整数值。如果 pandas series 对象具有 Nan 值，则 argmin() 方法将通过忽略这些 Nan 值来识别最小数。如果最小值位于多个索引位置，则第一个出现的值得位置将作为输出。示例 1# 导入 pandas 包 import ... 阅读更多

在 pandas series 构造函数中，有一个名为 argmax() 的方法，用于获取 series 数据的最大值的位置。pandas series 是一种具有行索引值的单维数据结构对象。通过使用行索引值，我们可以访问数据。pandas series 中的 argmax() 方法用于获取 series 对象的最大值的索引位置。argmax 方法的输出是一个整数值，它指的是最大值存在的位置。示例 1# 导入 pandas 包 import pandas as pd import numpy as np ... 阅读更多

要生成勒让德多项式的伪范德蒙矩阵，请在 Python Numpy 中使用 legendre.legvander2d() 方法。该方法返回伪范德蒙矩阵。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度数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 x、y 是点坐标数组，都具有相同的形状。数据类型将根据任何元素是否为复数转换为 float64 或 complex128。标量转换为 1-D 数组。参数 deg 是 ... 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对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。根据元素是否为复数，dtype 将转换为 float64 或 complex128。标量将转换为一维数组。参数 deg ... 阅读更多