要区分拉盖尔级数，请在 Python 中使用 laguerre.lagder() 方法。该方法返回沿轴微分 m 次的拉盖尔级数系数 c。在每次迭代中，结果都乘以 scl。参数 c 是一个从低到高沿着每个轴的系数数组，例如，[1, 2, 3] 表示级数 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y)，如果 axis=0 是 x 且 axis=1 是 y。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... 阅读更多

要区分埃尔米特级数，请在 Python 中使用 hermite.hermder() 方法。第一个参数 c 是埃尔米特级数系数的数组。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 是所取导数的次数，必须是非负数。（默认值：1）。第三个参数 scl 是一个标量。每个微分都乘以 scl。最终结果是乘以 scl**m。这用于变量的线性变化。（默认值：1）第四个参数 axis 是一个轴，其... 阅读更多

要评估点 x 处的二维拉盖尔级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.laguerre.lagval2d() 方法。该方法返回在由来自 x 和 y 的对应值的配对形成的点处的二维多项式的值。第一个参数是 x、y。二维级数在点 (x, y) 处进行评估，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，否则将其保持不变，如果它不是 ndarray，则将其视为标量。第二个参数 C 是... 阅读更多

要生成切比雪夫多项式的范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 chebyshev.chebvander()。该方法返回范德蒙德矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1,)，其中最后一个索引是对应切比雪夫多项式的度数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 a 是点的数组。dtype 根据元素是否为复数转换为 float64 或 complex128。如果 x 是标量，则将其转换为一维数组。参数 deg 是结果矩阵的度数。步骤在... 阅读更多

要计算多项式的根，请在 Python Numpy 中使用 chebyshev.chebroots() 方法。该方法返回级数根的数组。如果所有根都是实数，则 out 也是实数，否则它是复数。参数 c 是系数的一维数组。根估计作为伴随矩阵的特征值获得，远离复平面原点的根由于这些值级数的数值不稳定性而可能存在较大误差。具有大于 1 的多重性的根也会显示更大的误差，因为... 阅读更多

要计算多项式的根，请在 Python Numpy 中使用 chebyshev.chebroots() 方法。该方法返回级数根的数组。如果所有根都是实数，则 out 也是实数，否则它是复数。参数 c 是系数的一维数组。根估计作为伴随矩阵的特征值获得，远离复平面原点的根由于这些值级数的数值不稳定性而可能存在较大误差。具有大于 1 的多重性的根也会显示更大的误差，因为... 阅读更多

要使用给定的根生成切比雪夫级数，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，如果某些根是复数，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 - 从 numpy.polynomial 导入 chebyshev 为 C 给定复根 - j = complex(0, 1) 生成级数 - print("Result...", C.chebfromroots((-j, j))) 获取数据类型 - print("Type...", C.chebfromroots((-j, j)).dtype) 获取形状 - print("Shape...", C.chebfromroots((-j, j)).shape) 示例从 numpy.polynomial 导入 chebyshev 为... 阅读更多

要评估 x 和 y 的笛卡尔积上的二维埃尔米特级数，请在 Python 中使用 hermite.hermgrid2d(x, y, c) 方法。该方法返回在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处的二维多项式的值。参数为 x、y。二维级数在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处进行评估。如果 x 或 y 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则将其保持不变，如果它不是 ndarray，则将其视为标量。参数 c 是... 阅读更多

要评估 x 和 y 的笛卡尔积上的二维埃尔米特级数，请在 Python 中使用 hermite.hermgrid2d(x, y, c) 方法。该方法返回在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处的二维多项式的值。参数为 x、y。二维级数在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处进行评估。如果 x 或 y 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则将其保持不变，如果它不是 ndarray，则将其视为标量。参数 c 是... 阅读更多

要将一个拉盖尔级数添加到另一个拉盖尔级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.laguerre.lagadd() 方法。该方法返回一个表示其和的拉盖尔级数的数组。返回两个拉盖尔级数 c1 + c2 的和。参数是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 是从低到高排序的拉盖尔级数系数的一维数组。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 为 np 从 numpy.polynomial 导入 laguerre 为 L 创建拉盖尔级数系数的一维数组 - c1 = ... 阅读更多