在 Python 中积分多项式，使用 polynomial.polyint() 方法。返回沿轴线从 lbnd m 次积分的多项式系数 c。在每次迭代中，结果级数乘以 scl，并添加积分常数 k。缩放因子用于变量的线性变化。参数 c 是系数数组，从低到高次幂排列，例如，[1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y（如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y）。… 阅读更多

在 Python Numpy 中，使用 polynomial.polyder() 方法求多项式的导数。返回沿轴线 m 次微分的多项式系数 c。在每次迭代中，结果乘以 scl（缩放因子用于变量的线性变化）。参数 c 是系数数组，从低到高次幂排列，例如，[1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y（如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y）。该方法返回导数的多项式系数。… 阅读更多

在 Python Numpy 中，使用 polynomial.polyval2d() 方法计算 (x, y) 点的二维多项式值。该方法返回在由 x 和 y 的对应值对形成的点上二维多项式的值，即参数 x、y。二维级数在点 (x, y) 处计算，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。参数 c 是一个数组… 阅读更多

在 Python Numpy 中，使用 polynomial.polyval2d() 方法计算 (x, y) 点的二维多项式值。该方法返回在由 x 和 y 的对应值对形成的点上二维多项式的值，即参数 x、y。二维级数在点 (x, y) 处计算，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。参数 c 是一个数组… 阅读更多

在 Python 中，使用 polynomial.polyval() 方法计算 x 点的多项式值。第一个参数 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。无论哪种情况，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，一个系数数组，按照度数 n 的项的系数包含在 c[n] 中的顺序排列。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，系数可能是… 阅读更多

在 Python Numpy 中，使用 polynomial.polyval() 方法计算 x 点的多项式值。第一个参数 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。无论哪种情况，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，一个系数数组，按照度数 n 的项的系数包含在 c[n] 中的顺序排列。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，系数可能是… 阅读更多

在 Python 中，使用 numpy.polynomial.polynomial.polypow() 方法将多项式提升到幂。返回多项式 c 提升到 pow 次幂。参数 c 是从低到高顺序排列的系数序列，即 [1, 2, 3] 是级数 1 + 2*x + 3*x**2。该方法返回表示商和余数的系数级数数组。第一个参数 c 是一个一维数组，包含从低到高次幂排序的级数系数。第二个参数 pow 是级数将被提升到的幂。第三个参数 maxpower 是最大幂… 阅读更多

在 Python 中，使用 numpy.polynomial.polynomial.polydiv() 方法将一个多项式除以另一个多项式。返回两个多项式 c1 / c2 的商和余数。参数是系数序列，从最低阶项到最高阶项，例如，[1, 2, 3] 表示 1 + 2*x + 3*x**2。该方法返回表示商和余数的系数级数数组。参数 c1 和 c2 是表示多项式的一维系数数组，相对于“标准”基，并从最低阶项到最高阶项排序。此 numpy.polynomial.polynomial 模块提供许多用于处理多项式的有用对象，包括一个封装… 阅读更多

在 Python 中，使用 numpy.nanmin() 方法返回数组的最小值或忽略任何 NaN 的最小值。该方法返回与 a 形状相同的数组，但指定的轴已移除。如果 a 是 0 维数组，或如果 axis 为 None，则返回 ndarray 标量。返回与 a 相同的 dtype。第一个参数 a 是包含所需最小值的数字数组。如果 a 不是数组，则尝试进行转换。第二个参数 axis 是计算最小值的轴或轴。默认值为计算最小值… 阅读更多

在 Python 中，使用 numpy.linalg.cond() 方法计算线性代数中矩阵的条件数。此方法能够根据 p 的值返回使用七种不同范数之一的条件数。返回矩阵的条件数。可能是无穷大。x 的条件数定义为 x 的范数乘以 x 的逆的范数；范数可以是通常的 L2 范数或许多其他矩阵范数之一。第一个参数是 x，即需要查找其条件数的矩阵。第二个参数是 p，… 阅读更多