要区分切比雪夫级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.chebder() 方法。该方法返回导数的切比雪夫级数。沿轴对切比雪夫级数系数 c 进行 m 次微分。在每次迭代中，结果都乘以 scl。参数 c 是一个沿每个轴从低到高次幂的系数数组，例如，[1, 2, 3] 表示级数 1*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) + 2*T_0(x)*T_1(y) + 2*T_1(x)*T_1(y)，如果 axis=0 是 x 且 axis=1 是 y。第一个参数是 c，一个切比雪夫级数系数数组。... 阅读更多

要区分切比雪夫级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.chebder() 方法。该方法返回导数的切比雪夫级数。沿轴对切比雪夫级数系数 c 进行 m 次微分。在每次迭代中，结果都乘以 scl。参数 c 是一个沿每个轴从低到高次幂的系数数组，例如，[1, 2, 3] 表示级数 1*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) + 2*T_0(x)*T_1(y) + 2*T_1(x)*T_1(y)，如果 axis=0 是 x 且 axis=1 是 y。第一个参数是 c，一个切比雪夫级数系数数组。... 阅读更多

要生成给定次数的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyvander2()。该方法返回次数为 deg 和采样点 (x, y) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x 和 y 是点坐标数组，都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于任何元素是否为复数。标量转换为 1 维数组。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.polynomial import polyvander2d创建点坐标数组，所有... 阅读更多

要评估点 x 处的 Hermite 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermval() 方法。第一个参数 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，一个系数数组，以便度数为 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，系数... 阅读更多

要将一个 Hermite 级数减去另一个 Hermite 级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.hermite.hermsub() 方法。该方法返回一个表示其差的 Hermite 级数的数组。返回两个 Hermite 级数 c1 - c2 的差。系数序列从最低阶项到最高阶项，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 Hermite 级数系数的 1 维数组。步骤首先，导入所需的库 -import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H创建 Hermite 级数系数的 1 维数组 -c1 = np.array([1,... 阅读更多

要生成给定次数的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyvander2()。该方法返回次数为 deg 和采样点 (x, y) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x 和 y 是点坐标数组，都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于任何元素是否为复数。标量转换为 1 维数组。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.polynomial import polyvander2d创建点坐标数组，... 阅读更多

要微分多项式，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyder() 方法。返回沿轴对多项式系数 c 进行 m 次微分。在每次迭代中，结果都乘以 scl（缩放因子用于变量的线性变化）。参数 c 是一个沿每个轴从低到高次幂的系数数组，例如，[1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y，如果 axis=0 是 x 且 axis=1 是 y。该方法返回导数的多项式系数。该... 阅读更多

要评估 x、y、z 的笛卡尔积上的 3D 多项式，请在 Python 中使用 polynomial.polygrid3d(x, y, z) 方法。该方法返回 x 和 y 的笛卡尔积中的点处二维多项式的值。第一个参数 x、y、z 是在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点处评估的三维级数。如果 x、`y` 或 z 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则将其保持不变，并且，如果它不是 ndarray，则将其视为标量。第二个... 阅读更多

要评估 x 和 y 的笛卡尔积上的 3D 多项式，请在 Python 中使用 polynomial.polygrid3d(x, y, c) 方法。该方法返回 x 和 y 的笛卡尔积中的点处二维多项式的值。第一个参数 x、y、z 是在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点处评估的三维级数。如果 x、`y` 或 z 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则将其保持不变，并且，如果它不是 ndarray，则将其视为标量。第二个... 阅读更多

要评估 x 和 y 的笛卡尔积上的 2D 切比雪夫级数，请在 Python 中使用 polynomial.chebgrid2d(x, y, c) 方法。该方法返回 x 和 y 的笛卡尔积中的点处二维切比雪夫级数的值。如果 c 的维度少于两个，则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为 2 维。结果的形状将为 c.shape[2:] + x.shape + y.shape。参数 x 和 y 是在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处评估的二维级数。如果 x 或 y 是... 阅读更多