要从另一个切比雪夫级数中减去一个切比雪夫级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.chebyshev.chebsub() 方法。该方法返回一个数组，该数组代表其差值的切比雪夫级数系数。返回两个切比雪夫级数 c1 - c2 的差值。系数序列从最低阶项到最高阶项，即 [1, 2, 3] 表示级数 T_0 + 2*T_1 + 3*T_2。参数 c1 和 c2 是从低到高排序的切比雪夫级数系数的一维数组。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C 创建切比雪夫级数系数的一维数组 - c1 = np.array([1, ... 阅读更多

要将一个切比雪夫级数添加到另一个切比雪夫级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.chebyshev.chebadd() 方法。该方法返回一个数组，该数组代表其和的切比雪夫级数。返回两个切比雪夫级数 c1 + c2 的和。参数是按从最低阶项到最高阶项排序的系数序列，即 [1, 2, 3] 表示级数 T_0 + 2*T_1 + 3*T_2。参数 c1 和 c2 是从低到高排序的切比雪夫级数系数的一维数组。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C 创建切比雪夫级数系数的一维数组 - c1 ... 阅读更多

要从多项式中删除小的尾随系数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polytrim() 方法。该方法返回一个删除了尾随零的一维数组。如果生成的序列为空，则返回包含单个零的序列。“小”表示“绝对值小”，由参数 tol 控制；“尾随”表示最高阶系数，例如，在 [0, 1, 1, 0, 0]（表示 0 + x + x**2 + 0*x**3 + 0*x**4）中，第 3 阶和第 4 阶系数都将被“修剪”。参数 c 是从低阶到高阶排序的系数的一维数组…… 阅读更多

要获取多项式对数据的最小二乘拟合，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyfit()。该方法返回从低到高排序的多项式系数。如果 y 是二维的，则 coef 的第 k 列中的系数表示对 y 的第 k 列中的数据进行的多项式拟合。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。可以通过为 y 传递包含……的二维数组，在一个调用 polyfit 中独立拟合共享相同 x 坐标的多个样本点集。 阅读更多

要返回多项式系数一维数组的伴随矩阵，请在 Python Numpy 中返回 polynomial.polycompanion() 方法。幂级数的伴随矩阵不能通过缩放基来使其对称，因此此函数与正交多项式的函数不同。该方法返回维度为 (deg, deg) 的伴随矩阵。参数 c 是从低到高排序的多项式系数的一维数组。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polycompanion 创建一个系数的一维数组 - c = np.array([1, 2, 3]) 显示数组 - print("Our Array...", c) 检查维度 ... 阅读更多

要生成给定度数和样本点 (x, y, z) 的范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyvander3d()。该方法返回度数为 deg 和样本点 (x, y, z) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x、y、z 是点坐标的数组，所有数组的形状相同。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。标量转换为一维数组。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 ... 阅读更多

要生成给定度数和样本点 (x, y, z) 的范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyvander3d()。该方法返回度数为 deg 和样本点 (x, y, z) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x、y、z 是点坐标的数组，所有数组的形状相同。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。标量转换为一维数组。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 ... 阅读更多

要生成给定度数和 x、y、z 样本点的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyvander3d()。该方法返回度数为 deg 和样本点 (x, y, z) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x、y、z 是点坐标的数组，所有数组的形状相同。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。标量转换为一维数组。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 ... 阅读更多

要生成给定度数的范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyvander()。该方法返回范德蒙德矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1, )，其中最后一个索引是 x 的幂。数据类型将与转换后的 x 相同。参数 a 是点的数组。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。如果 x 是标量，则将其转换为一维数组。参数 deg 是结果矩阵的度数。步骤首先，导入所需的…… 阅读更多

要生成给定度数的范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyvander()。该方法返回范德蒙德矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1, )，其中最后一个索引是 x 的幂。数据类型将与转换后的 x 相同。参数 a 是点的数组。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。如果 x 是标量，则将其转换为一维数组。参数 deg 是结果矩阵的度数。步骤首先，导入所需的…… 阅读更多