要获取拉盖尔级数对数据的最小二乘拟合,请在 Python numpy 中使用 laguerre.lagfit() 方法。该方法返回从低到高排序的拉盖尔系数。如果 y 是二维的,则 y 的第 k 列中的数据的系数位于第 k 列中。参数 x 是 M 个样本(数据)点 (x[i], y[i]) 的 x 坐标。参数 y 是样本点的 y 坐标。通过为 y 传递包含一组数据的二维数组,可以在一次调用 polyfit 时独立拟合共享相同 x 坐标的几组样本点……阅读更多
要返回一维拉盖尔多项式系数数组的缩放伴随矩阵,请在 Python Numpy 中使用 laguerre.lagvander3d()。当 c 是基拉盖尔多项式时,拉盖尔多项式的常用伴随矩阵已经是对称的,因此不应用缩放。返回维度为 (deg, deg) 的伴随矩阵。参数 c 是从低到高次幂排序的一维拉盖尔级数系数数组。步骤首先,导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L 创建一个一维系数数组 - c = np.array([1, 2, 3]) 显示数组 - print("我们的数组...", c) 检查维度 - print("维度……阅读更多
假设我们有一个长度为 n 的字符串 S,只有两种类型的字符,“A”或“P”。一行中有 n 个学生,如果 S[i] = 'A',则第 i 个学生很生气;如果它是 'P',则表示 S[i] 很耐心。每分钟,愤怒的学生会在索引 i 处攻击索引 i+1 处的耐心学生,即使最后一个学生很生气,他也不会攻击任何人。攻击耐心学生后,该学生也会生气。我们必须找到最少需要多少分钟才能不再有新的学生生气。因此,如果输入是这样的……阅读更多
假设我们有两个数字 n 和 k。我们有无限数量的面值为 1 到 n 的硬币。我们想取一些值的总和为 k。我们可以选择多个相同价值的硬币来获得总和 k。我们必须计算获得总和 k 所需的最少硬币数量。因此,如果输入是这样的:n = 6;k = 16,则输出将是 3,因为 (2 * 6) + 4。步骤要解决这个问题,我们将遵循以下步骤 - c := (n + k - 1) / n 返回 c 示例让我们看看……阅读更多