pandas.Series 构造函数具有一个名为 is_unique 的属性，用于检查 pandas series 对象中是否存在唯一数据。众所周知，pandas series 对象是一种一维数据结构，它以标签表示的形式存储任何类型的数据。通过使用“is_unque”属性，我们可以检查 series 对象中是否存在所有唯一值。它返回一个布尔值作为输出。如果给定 series 对象中存在的数据是唯一的，则返回“True”，否则返回“False”。示例 1 import pandas as pd # ... 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 polynomial.legvander() 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 返回点阵列。dtype 将根据是否存在任何复数元素转换为 float64 或 complex128。如果 x 是标量，则将其转换为一维阵列。参数 deg 是… 阅读更多

要评估点 x 处的 Hermite_e 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermeval() 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。第二个参数 C，一个系数阵列，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_e 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermeval() 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。第二个参数 C，一个系数阵列，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

要检查 series 中的数据是否单调递减，我们可以使用 pandas Series 构造函数的 is_monotonic_decreasing 属性。单调递减数据是指连续递减的值。“is_monotonic_decreasing”属性用于验证给定 series 对象中的数据是否始终递减。此属性返回一个布尔值作为输出。示例 1 import pandas as pd # 创建一个 series s = pd.Series([100, 57, 23, 10, 5]) print(s) print("是否单调递减：", s.is_monotonic_decreasing) 说明 在这里，我们用一个 python 整数值列表初始化了一个 Series … 阅读更多

要评估点 x 处的 Hermite_e 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermeval() 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。第二个参数 C，一个系数阵列，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

要检查 series 中的数据是否单调递增，我们可以使用 pandas Series 构造函数的 is_monotonic 属性。单调递增是指连续递增的数据。“is_monotonic”属性用于验证给定 series 对象中的数据是否始终递增。在 pandas series 构造函数中，我们还有另一个用于检查数据增量的单调属性，即 is_monotonic_increasing（is_monotonic 的别名）。示例 1 # 导入所需的包 import pandas as pd import numpy as np # 创建 pandas Series 对象 series = pd.Series(np.random.randint(10, 100, 10)) print(series) print("是否… 阅读更多

要生成勒让德级数，请在 Python 中使用 polynomial.legendre.legfromroots() 方法。该方法返回一维系数阵列。如果所有根都是实数，则 out 是一个实数阵列；如果某些根是复数，则即使结果中的所有系数都是实数，out 也是复数。参数 roots 是包含根的序列。步骤 首先，导入所需的库 − import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L 要生成勒让德级数，请在 Python 中使用 polynomial.legendre.legfromroots() 方法 − print("结果...", L.legfromroots((-1, 0, 1))) 获取数据类型 − print("类型...", L.legfromroots((-1, 0, 1)).dtype) 获取形状 − print("形状...", L.legfromroots((-1, 0, ... 阅读更多

pandas series 构造函数有一个 apply() 方法，它接受任何用户定义的函数，这些函数应用于给定 series 对象的值。同样，我们可以将匿名函数应用于 pandas series 对象。我们可以将此 apply() 方法用于 pandas 数据结构 DataFrame 和 Series。它执行逐元素转换，并返回一个新的 series 对象作为结果。示例 1 # 导入 pandas 包 import pandas as pd import numpy as np # 创建 pandas series s = pd.Series(np.random.randint(10, 20, 5)) print(s) # 应用匿名函数 result = s.apply(lambda x: x**2) print('输出 ... 阅读更多

要集成勒让德级数，请在 Python 中使用 polynomial.legendre.legint() 方法。该方法返回沿轴从 lbnd 集成 m 次的勒让德级数系数 c。在每次迭代中，结果级数乘以 scl，并添加一个积分常数 k。比例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阵列。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：… 阅读更多