要在 Python 中将一个多项式乘以另一个多项式，可以使用 numpy.polynomial.polynomial.polymul() 方法。返回两个多项式 c1 + c2 的乘积。参数是从最低阶项到最高阶项的系数序列，即 [1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2。该方法返回表示其和的系数数组。参数 c1 和 c2 是表示多项式的系数的一维数组，相对于“标准”基，并从低阶项到高阶项排序。这个 numpy.polynomial.polynomial 模块提供许多用于处理多项式的有用对象，包括一个封装常用…阅读更多

要在 Python 中将一个多项式减去另一个多项式，可以使用 numpy.polynomial.polynomial.polysub() 方法。返回两个多项式 c1 + c2 的差。参数是从最低阶项到最高阶项的系数序列，即 [1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2。该方法返回表示其差的系数数组。参数 c1 和 c2 返回从低到高排序的多项式系数的一维数组。这个 numpy.polynomial.polynomial 模块提供许多用于处理多项式的有用对象，包括一个封装常用算术运算的 Polynomial 类。步骤首先，导入所需的库 - from numpy.polynomial import polynomial …阅读更多

要在 Python 中将一个多项式加到另一个多项式，可以使用 numpy.polynomial.polynomial.polyadd() 方法。返回两个多项式 c1 + c2 的和。参数是从最低阶项到最高阶项的系数序列，即 [1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2。该方法返回表示其和的系数数组。参数 c1 和 c2 返回从低到高排序的多项式系数的一维数组。这个 numpy.polynomial.polynomial 模块提供许多用于处理多项式的有用对象，包括一个封装常用算术运算的 Polynomial 类。步骤首先，导入所需的库 - from numpy.polynomial import polynomial as P 声明…阅读更多

要计算三维数组的逆，可以使用 Python 中的 numpy.linalg.tensorinv() 方法。结果是相对于 tensordot 运算 tensordot(a, b, ind) 的 a 的逆，即，直到浮点精度，tensordot(tensorinv(a), a, ind) 是 tensordot 运算的“单位”张量。该方法返回 a 的 tensordot 逆，形状为 a.shape[ind:] + a.shape[:ind]。第一个参数是 a，要“反转”的张量。它的形状必须是“方形”，即 prod(a.shape[:ind]) == prod(a.shape[ind:])。第二个参数是 ind，参与逆和的第一个索引的数量。必须是正整数，默认为 2。步骤首先，…阅读更多

要计算四维数组的逆，可以使用 Python 中的 numpy.linalg.tensorinv() 方法。结果是相对于 tensordot 运算 tensordot(a, b, ind) 的 a 的逆，即，直到浮点精度，tensordot(tensorinv(a), a, ind) 是 tensordot 运算的“单位”张量。该方法返回 a 的 tensordot 逆，形状为 a.shape[ind:] + a.shape[:ind]。第一个参数是 a，要“反转”的张量。它的形状必须是“方形”，即 prod(a.shape[:ind]) == prod(a.shape[ind:])。第二个参数是 ind，参与逆和的第一个索引的数量。必须是正整数，默认为 2。步骤首先，…阅读更多

要使用 matrix() 计算矩阵对象的乘法逆，可以使用 Python 中的 numpy.linalg.inv() 方法。给定一个方阵 a，返回满足 dot(a, ainv) = dot(ainv, a) = eye(a.shape[0]) 的矩阵 ainv。该方法返回矩阵 a 的（乘法）逆。第一个参数 a 是要反转的矩阵。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.linalg import inv 创建一个数组 - arr = np.array([[ 5, 10], [ 15, 20 ]]) 显示数组 - print("我们的数组...", arr) 检查维度 - print("我们的数组维度...", arr.ndim) 获取数据类型 - print("我们的数组对象的 数据类型...", arr.dtype) 获取形状 - print("形状...",…阅读更多

要计算 N 维数组的逆，可以使用 Python 中的 numpy.linalg.tensorinv() 方法。结果是相对于 tensordot 运算 tensordot(a, b, ind) 的 a 的逆，即，直到浮点精度，tensordot(tensorinv(a), a, ind) 是 tensordot 运算的“单位”张量。该方法返回 a 的 tensordot 逆，形状为 a.shape[ind:] + a.shape[:ind]。第一个参数是 a，要“反转”的张量。它的形状必须是“方形”，即 prod(a.shape[:ind]) == prod(a.shape[ind:])。第二个参数是 ind，参与逆和的第一个索引的数量。必须是正整数，默认为 2。步骤首先，…阅读更多

要计算矩阵堆栈的（Moore-Penrose）伪逆，可以使用 Python 中的 numpy.linalg.pinv() 方法。使用矩阵的奇异值分解 (SVD) 并包含所有大的奇异值来计算矩阵的广义逆。第一个参数 a 是要进行伪逆的矩阵或矩阵堆栈。第二个参数 rcodn 是小奇异值的截止值。小于或等于 rcond * largest_singular_value 的奇异值将设置为零。针对矩阵堆栈进行广播。第三个参数 hermitian，如果为 True，则假定 a 为 Hermitian，从而可以使用更有效的方法查找奇异值。默认为…阅读更多

要返回数组输入的逐元素平方，可以使用 Python 中的 numpy.square() 方法。该方法返回与 x 形状和 dtype 相同的逐元素 x*x。如果 x 是标量，则这是一个标量。第一个参数 x 是输入数据。第二个参数 out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须是输入广播到的形状。如果不提供或为 None，则返回新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。第三个参数 where，…阅读更多

要计算矩阵的（Moore-Penrose）伪逆，可以使用 Python 中的 numpy.linalg.pinv() 方法。使用矩阵的奇异值分解 (SVD) 并包含所有大的奇异值来计算矩阵的广义逆。第一个参数 a 是要进行伪逆的矩阵或矩阵堆栈。第二个参数 rcodn 是小奇异值的截止值。小于或等于 rcond * largest_singular_value 的奇异值将设置为零。针对矩阵堆栈进行广播。第三个参数 hermitian，如果为 True，则假定 a 为 Hermitian，从而可以使用更有效的方法查找奇异值。默认为 False。步骤首先，…阅读更多