为了在 x、y 和 z 的笛卡尔积上评估 3D Hermite_e 级数,请在 Python 中使用 hermite_e.hermegrid3d(x, y, z, c) 方法。该方法返回二维多项式在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点的值。参数为 x、y、z。三维级数在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点处进行评估。如果 x、`y` 或 z 是列表或元组,则首先将其转换为 ndarray,否则保持不变,如果它不是 ndarray,则将其视为... 阅读更多
为了在 x、y 和 z 的笛卡尔积上评估 3D Hermite_e 级数,请在 Python 中使用 hermite.hermegrid3d(x, y, z, c) 方法。该方法返回三维多项式在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点的值。参数为 x、y、z。三维级数在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点处进行评估。如果 x、`y` 或 z 是列表或元组,则首先将其转换为 ndarray,否则保持不变,如果它不是 ndarray,则将其视为... 阅读更多
为了在 x 和 y 的笛卡尔积上评估 2D Hermite_e 级数,请在 Python 中使用 hermite_e.hermegrid2d(x, y, c) 方法。该方法返回二维多项式在 x 和 y 的笛卡尔积中的点的值。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
为了获取多项式对数据的最小二乘拟合,请在 Python NumPy 中使用 polynomial.polyfit()。该方法返回从低到高排序的多项式系数。如果 y 是 2D 的,则 coef 的第 k 列中的系数表示对 y 的第 k 列中的数据进行的多项式拟合。参数 x 是 M 个样本(数据)点 (x[i], y[i]) 的 x 坐标。参数 y 是样本点的 y 坐标。可以通过为 y 传入包含... 阅读更多