为了在 x 和 y 的笛卡尔积上评估 2D Legendre 级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.leggrid2d() 方法。该方法返回 x 和 y 的笛卡尔积中点的二维切比雪夫级数的值。如果 c 的维数少于二维，则会隐式地将其形状追加为 1 以使其成为 2D。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

Pandas series.eq() 方法用于将给定序列的每个元素与传递的参数（其他序列对象或标量值）进行比较。对于每个等于其他序列对象（传递的序列对象）中元素的元素，它将返回 True。eq() 方法的输出是一个包含布尔值的序列，它执行逐元素比较操作，这与调用者序列 = 其他序列相同。在结果序列中，True 值表示其他序列对象中的等效值，而 False 值表示不等值。处理… 阅读更多

为了在 x 和 y 的笛卡尔积上评估 2D Legendre 级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.leggrid2d() 方法。该方法返回 x 和 y 的笛卡尔积中点的二维切比雪夫级数的值。如果 c 的维数少于二维，则会隐式地将其形状追加为 1 以使其成为 2D。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

Hermite_e 多项式和 x、y、z 样本点，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermevander3d()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。参数 x、y、z 是点坐标数组，所有数组都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于任何元素是否为复数。标量将转换为 1D 数组。参数 deg 是形式为 [x_deg, y_deg, z_deg] 的最大次数列表。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H 使用... 阅读更多

我们将研究一个问题，其中给定一个整数字符串，必须确定有多少个子字符串以整数格式可被 6 整除。需要注意的是，输入采用由数字（整数）组成的字符串形式。但是，可整除性检查将仅考虑它是一个整数（不使用字符串输入的 ASCII 值）。输入 str = “648”说明子字符串“6”、“48”和“648”可被 6 整除。输入 str = “38342”输出 4说明子字符串“3834”、“342”、“834”和“42”可被 6 整除。蛮力方法用户可以检查每个可能的子字符串以查看它是否可被 6 整除。如果子字符串是… 阅读更多

要生成 Hermite_e 多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 hermite_e.hermevander2d()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。参数 x、y 是点坐标数组，所有数组都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于任何元素是否为复数。标量将转换为 1D 数组。参数 deg 是形式为 [x_deg, y_deg] 的最大次数列表。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H 创建... 阅读更多

为了在点 x、y 处评估 2D Legendre 级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.legval2d() 方法。该方法返回由 x 和 y 中对应值的配对形成的点处的二维 Legendre 级数的值。第一个参数是 x、y。二维级数在点 (x, y) 处进行评估，其中 x 和 y 必须具有相同的形状。如果 x 或 y 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则保持不变，如果它不是 ndarray，则将其视为标量。第二个参数… 阅读更多

为了在点 x、y、z 处评估 3D Legendre 级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.legval3d() 方法。该方法返回在由 x、y 和 z 中对应值的三个元组形成的点上的多维多项式的值。如果 c 的维数少于 3 维，则会隐式地将其形状追加为 1 以使其成为 3D。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

在 Python NumPy 中，使用 `polynomial.legendre.legval3d()` 方法可以在点 x、y、z 处评估 3D Legendre 多项式级数。该方法返回由 x、y 和 z 中对应值的三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 维。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

在 Python NumPy 中，使用 `polynomial.legendre.legval()` 方法可以在点 x 数组处评估 Legendre 级数。第一个参数是 x。如果 x 是列表或元组，则将其转换为 ndarray，否则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 是一个系数数组，这些系数按顺序排列，以便度数为 n 的项的系数包含在 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... 阅读更多