要在 Python 中评估 x 和 y 的笛卡尔积上的二维拉盖尔级数,可以使用 `polynomial.laguerre.laggrid2d()` 方法。该方法返回二维拉盖尔级数在 x 和 y 的笛卡尔积中的点的值。如果 c 的维数少于二维,则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为 2 维。结果的形状将是 c.shape[2:] + x.shape + y.shape。第一个参数 x、y 是二维级数在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处计算的值。如果 x 或 y 是列表……阅读更多
要在 Python NumPy 中评估点 x 处的拉盖尔级数,可以使用 `polynomial.laguerre.lagval()` 方法。第一个参数是 x。如果 x 是列表或元组,则将其转换为 ndarray,否则将其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与自身以及 c 的元素相加和相乘。第二个参数 C 是一个系数数组,其中 n 次幂的系数包含在 c[n] 中。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……阅读更多
要在 Python NumPy 中评估点 x 处的拉盖尔级数,可以使用 `polynomial.laguerre.lagval()` 方法。第一个参数是 x。如果 x 是列表或元组,则将其转换为 ndarray,否则将其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与自身以及 c 的元素相加和相乘。第二个参数 C 是一个系数数组,其中 n 次幂的系数包含在 c[n] 中。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……阅读更多
要在 Python NumPy 中评估点 x 处的拉盖尔级数,可以使用 `polynomial.laguerre.lagval()` 方法。第一个参数是 x。如果 x 是列表或元组,则将其转换为 ndarray,否则将其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与自身以及 c 的元素相加和相乘。第二个参数 C 是一个系数数组,其中 n 次幂的系数包含在 c[n] 中。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……阅读更多