要在 Python Numpy 中评估点 x 处的勒让德级数，请使用 polynomial.legendre.legval() 方法。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 的元素的加法和乘法运算。第二个参数 C 是一个系数数组，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，… 阅读更多

pandas 构造函数中的 series.eq() 方法用于将给定序列的元素与其他元素（可能是另一个序列或标量值）进行比较。结果，它将返回一个包含布尔值的新序列对象。元素间的相等运算通过使用此 eq() 方法完成。布尔值 True 表示第二个序列对象中的等效值。其余不相等的值由布尔值 False 表示。eq() 方法的参数为 other、fill_value 和 level。示例 1在下面的示例中，我们将看到 eq() 方法如何比较序列对象的元素与… 阅读更多

要在 Python Numpy 中评估点 x 处的勒让德级数，请使用 polynomial.legendre.legval() 方法。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 的元素的加法和乘法运算。第二个参数 C 是一个系数数组，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，… 阅读更多

要在 Python Numpy 中将勒让德级数提升到幂，请使用 polynomial.legendre.legpow() 方法。该方法返回提升到 pow 次幂的勒让德级数 c。参数 c 是从低到高排序的系数序列。即，[1, 2, 3] 是级数 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2。返回提升到 pow 次幂的勒让德级数 c。参数 c 是从低到高排序的系数序列。即，[1, 2, 3] 是级数 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2。参数 c 是一个从低… 阅读更多

通过在 pandas 序列构造函数中使用 duplicated() 方法，我们可以轻松识别序列对象索引中的重复值。duplicated() 方法用于识别序列对象中的重复值。duplicated() 方法将返回一个包含布尔值的序列。布尔值 False 表示单个出现的值，即唯一值。重复值由布尔值 True 表示。示例 1在这里，我们将看到如何删除具有重复索引的序列对象的行列。# 导入 pandas 包 import pandas as pd # 创建序列 series = pd.Series(["a", "b", "c", "d", "e"], … 阅读更多

要积分埃尔米特级数，请在 Python 中使用 hermite.hermint() 方法。第一个参数 c 是埃尔米特级数系数数组。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，必须为正数。（默认值：1）。第三个参数 k 是积分常数(s)。第一个积分在 lbnd 处的值为列表中的第一个值，第二个积分在 lbnd 处的值为第二个值，依此类推。如果 k == []（默认值），则所有… 阅读更多

在数据分析过程中，查找对象中的重复值是一项非常常见的任务。在 pandas 中，我们有一个名为 duplicated() 的函数，用于识别重复值。对于 pandas 序列对象，duplicated() 方法将返回一个包含布尔值的序列。True 仅指示最后出现的值或第一次出现的值的重复值，或者它可能指示所有重复值。duplicated() 方法有一个名为“keep”的参数，用于以不同的方式处理重复值。此参数的默认行为是“first”，这意味着它将标记所有… 阅读更多

在本教程中，我们必须编写一个算法来寻找一种方法来通过作业，而不会被监考老师发现。每个学生都必须将他们的作业提交给监考老师。A 学生的作业在 B 学生那里，因此 B 学生必须在监考老师没有注意到他们的情况下将作业还给 A 学生。所有学生都排队坐着。我们需要找到一种方法将作业传回给 A 学生而不被发现。他们可以传递作业的各种要求如下：A 学生（在索引 i 处）可以将作业传递给… 阅读更多

要使用 Python Numpy 中的 laguerre.lagvander3d() 生成具有 x、y、z 样本点的拉盖尔多项式的伪范德蒙德矩阵。参数 x、y、z 返回点数组。dtype 根据任何元素是否为复数而转换为 float64 或 complex128。如果 x 是标量，则将其转换为一维数组。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 laguerre as L 使用… 创建具有相同形状的点坐标数组 阅读更多

要使用 Python Numpy 中的 laguerre.lagvander3d() 生成具有 x、y、z 样本点的拉盖尔多项式的伪范德蒙德矩阵。参数 x、y、z 返回点数组。dtype 根据任何元素是否为复数而转换为 float64 或 complex128。如果 x 是标量，则将其转换为一维数组。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 laguerre as L 使用… 创建具有相同形状的点坐标数组 阅读更多