要获取两个一维数组的外积，请在 Python 中使用 numpy.outer() 方法。第一个参数 a 是第一个输入向量。如果输入不是一维的，则将其展平。第二个参数 b 是第二个输入向量。如果输入不是一维的，则将其展平。第三个参数 out 是存储结果的位置。给定两个向量，a = [a0, a1, ..., aM] 和 b = [b0, b1, ..., bN]，外积 [1] 是 −[[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]]步骤首先，导入所需的库 ... 阅读更多

要获取两个多维数组的外积，请在 Python 中使用 numpy.outer() 方法。第一个参数 a 是第一个输入向量。如果输入不是一维的，则将其展平。第二个参数 b 是第二个输入向量。如果输入不是一维的，则将其展平。第三个参数 out 是存储结果的位置。给定两个向量，a = [a0, a1, ..., aM] 和 b = [b0, b1, ..., bN]，外积 [1] 是 −[[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]]步骤首先，导入所需的库 ... 阅读更多

要计算数组行列式的符号和自然对数，请在 Python 中使用 numpy.linalg.slogdet() 方法。第一个参数 s 是一个输入数组，必须是方形的二维数组。该方法，带符号，返回一个表示行列式符号的数字。对于实矩阵，它是 1、0 或 -1。对于复矩阵，它是一个绝对值为 1 的复数，或者为 0。该方法，带 logdet，返回行列式绝对值的自然对数。如果行列式为零，则 sign 将为 0，logdet 将 ... 阅读更多

要返回在给定轴上数组元素的累积积，并将 NaN 视为 1，请使用 nancumprod() 方法。当遇到 NaN 时，累积积不会改变，并且前导 NaN 将被替换为 1。对于全为 NaN 或为空的切片，将返回 1。该方法返回一个包含结果的新数组，除非指定了 out，在这种情况下，它将返回。累积工作方式如下：5、5*10、5*10*15、5*10*15*20。第一个参数是输入数组。第二个参数是计算累积积的轴。默认情况下，输入将展平。 ... 阅读更多

要返回在给定轴上数组元素的累积积，并将 NaN 视为 1，请使用 nancumprod() 方法。当遇到 NaN 时，累积积不会改变，并且前导 NaN 将被替换为 1。对于全为 NaN 或为空的切片，将返回 1。该方法返回一个包含结果的新数组，除非指定了 out，在这种情况下，它将返回。累积工作方式如下：5、5*10、5*10*15、5*10*15*20。第一个参数是输入数组。第二个参数是计算累积积的轴。默认情况下，输入将展平。 ... 阅读更多

要积分拉盖尔级数，请在 Python 中使用 laguerre.lagint() 方法。该方法返回沿轴从 lbnd 积分 m 次的拉盖尔级数系数 c。在每次迭代中，生成的级数将乘以 scl，并添加一个积分常数 k。缩放因子用于变量的线性变化。第一个参数 c 是拉盖尔级数系数的数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。第二个参数 m 是积分阶数，必须为正。（默认值： ... 阅读更多

要生成具有给定根的切比雪夫级数，请在 Python NumPy 中使用 chebyshev.chebfromroots() 方法。该方法返回系数的一维数组。如果所有根都是实数，则 out 是一个实数数组，如果一些根是复数，则 out 是复数，即使结果中的所有系数都是实数。参数根是包含根的序列。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C 要生成具有给定根的切比雪夫级数，请在 Python NumPy 中使用 chebyshev.chebfromroots() 方法 - print("Result...", C.chebfromroots((-1, 0, 1))) 获取数据类型 - print("Type...", C.chebfromroots((-1, ... 阅读更多

要积分切比雪夫级数，请在 Python 中使用 chebyshev.chebint() 方法。返回沿轴从 lbnd 积分 m 次的切比雪夫级数系数 c。在每次迭代中，生成的级数将乘以 scl，并添加一个积分常数 k。第一个参数 c 是切比雪夫级数系数的数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。第二个参数 m 是积分阶数，必须为正。（默认值：1）。第三个参数 k 是积分常数(s)。第一个 ... 阅读更多

要评估点 x 处的拉盖尔级数，请在 Python NumPy 中使用 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。在这两种情况下，x 或其元素都必须支持自身以及 c 的元素之间的加法和乘法。第二个参数 C 是系数数组，其排序方式使得度数为 n 的项的系数包含在 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

要评估点 x 处的拉盖尔级数，请在 Python NumPy 中使用 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。在这两种情况下，x 或其元素都必须支持自身以及 c 的元素之间的加法和乘法。第二个参数 C 是系数数组，其排序方式使得度数为 n 的项的系数包含在 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