要将勒让德级数 c 乘以 x（其中 x 是自变量），请在 Python Numpy 中使用 polynomial.laguerre.legmulx() 方法。该方法返回一个表示乘法结果的数组。返回两个勒让德级数 c1 - c2 的差。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 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2。参数 c 是一个 1-D 数组，其中包含从低到高排序的勒让德级数系数。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L创建一个数组 ... 阅读更多

要从另一个勒让德级数中减去一个勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.legsub() 方法。该方法返回一个表示其和的勒让德级数的数组。返回两个勒让德级数 c1 - c2 的差。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 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2。参数 c1 和 c2 是 1-D 数组，其中包含从低到高排序的勒让德级数系数。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L创建 1-D 数组的勒让德级数系数 - c1 = ... 阅读更多

要将一个勒让德级数添加到另一个勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.legadd() 方法。该方法返回一个表示其和的勒让德级数的数组。返回两个勒让德级数 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 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2。参数 c1 和 c2 是 1-D 数组，其中包含从低到高排序的勒让德级数系数。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L创建 1-D 数组的勒让德级数系数 - c1 = ... 阅读更多

要将多项式转换为拉盖尔级数，请在 Python Numpy 中使用 laguerre.poly2lag() 方法。将表示按从低到高排序的多项式系数的数组转换为表示等效拉盖尔级数系数的数组，按从低到高排序。该方法返回一个包含等效拉盖尔级数系数的 1-D 数组。参数 pol 是一个 1-D 数组，包含多项式系数步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L使用 numpy.array() 方法创建一个数组 - c = np.array([1, 2, 3, 4, 5])显示 ... 阅读更多

要将拉盖尔级数转换为多项式，请在 Python Numpy 中使用 laguerre.lag2poly() 方法。将表示按从低到高排序的拉盖尔级数系数的数组转换为表示等效多项式（相对于“标准”基）系数的数组，按从低到高排序。该方法返回一个包含等效多项式系数的 1-D 数组，按从最低阶项到最高阶项排序。参数 c 是一个 1-D 数组，包含拉盖尔级数系数，按从最低阶项到最高阶项排序。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from ... 阅读更多

要从拉盖尔多项式中删除小的尾随系数，请在 Python numpy 中使用 laguerre.lagtrim() 方法。该方法返回一个删除了尾随零的 1-d 数组。如果生成的级数为空，则返回包含单个零的级数。“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 是一个 1-d 数组，其中包含系数，按从最低阶到 ... 阅读更多

要生成厄米特多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermvander2d()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。参数 x、y 是一个点坐标数组，所有数组都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于是否有任何元素是复数。标量转换为 1-D 数组。参数 deg 是形式为 [x_deg, y_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 hermite as H创建点坐标数组，所有数组都具有相同的形状 ... 阅读更多

要生成厄米特多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermvander2d()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。参数 x、y 是一个点坐标数组，所有数组都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于是否有任何元素是复数。标量转换为 1-D 数组。参数 deg 是形式为 [x_deg, y_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 hermite as H使用 ... 创建点坐标数组，所有数组都具有相同的形状 ... 阅读更多

要生成厄米特多项式的范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 chebyshev.hermvander()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1, )，其中最后一个索引是相应厄米特多项式的次数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 x 返回点数组。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于是否有任何元素是复数。如果 x 是标量，则将其转换为 1-D 数组。参数 deg 是生成的 ... 阅读更多

要对 Hermite 多项式级数进行积分，请在 Python 中使用 hermite.hermint() 方法。第一个参数 c 是 Hermite 多项式级数系数的数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴上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。第一个积分在 lbnd 处的取值是列表中的第一个值，第二个积分在 lbnd 处的取值是第二个值，依此类推。如果 k == []（默认值），则所有... 阅读更多