要评估 x 和 y 的笛卡尔积上的二维多项式，请在 Python 中使用 polynomial.polygrid2d(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。第一个参数 x 和 y 是在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处进行评估的二维序列。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。第二个参数 c ... 阅读更多

要评估 x 和 y 的笛卡尔积上的二维多项式，请在 Python 中使用 polynomial.polygrid2d(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。第一个参数 x 和 y 是在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处进行评估的二维序列。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。第二个参数 c 是 ... 阅读更多

要评估 (x, y, z) 点处的 3D 多项式，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyval3d() 方法。该方法返回在由 x、y 和 z 的对应值的三元组形成的点上的多维多项式的值。参数是 x、y、z。三维序列在 (x, y, z) 点处进行评估，其中 x、y 和 z 必须具有相同的形状。如果 x、y 或 z 中的任何一个是列表或元组，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

要生成切比雪夫多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 chebyshev.chebvander()。该方法返回度数为 deg 和采样点 (x, y) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x、y 是点坐标数组，所有数组都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于元素是否为复数。标量转换为一维数组。参数 deg 是 [x_deg, y_deg] 形式的最大度数列表。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C 创建数组... 阅读更多

要评估由其根在 x 点指定的单项式，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyvalfromroots() 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与自身以及 r 的元素的加法和乘法运算。第二个参数 r 是根数组。如果 r 是多维的，则第一个索引是根索引，其余索引枚举多个多项式。例如，在二维情况下，... 阅读更多

要生成具有给定根的单项式，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyfromroots() 方法。该方法返回多项式系数的一维数组。如果所有根都是实数，则输出也是实数，否则它是复数。参数 roots 是包含根的序列。步骤首先，导入所需的库 - from numpy.polynomial import polynomial as P 生成单项式 - print("Result...", P.polyfromroots((-1, 0, 1))) 获取数据类型 - print("Type...", P.polyfromroots((-1, 0, 1)).dtype) 获取形状 - print("Shape...", P.polyfromroots((-1, 0, 1)).shape) 示例 from numpy.polynomial import polynomial as P # 要生成具有给定根的单项式，请使用 polynomial.polyfromroots() 方法 ... 阅读更多

要积分多项式，请在 Python 中使用 polynomial.polyint() 方法。返回沿轴从 lbnd 积分 m 次的多项式系数 c。在每次迭代中，生成的序列乘以 scl，并添加积分常数 k。比例因子用于变量的线性变化。参数 c 是系数数组，从低到高次沿每个轴排列，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，axis=1 是 y）。... 阅读更多

要生成切比雪夫多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 chebyshev.chebvander()。该方法返回度数为 deg 和采样点 (x, y) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x、y 是点坐标数组，所有数组都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于元素是否为复数。标量转换为一维数组。参数 deg 是 [x_deg, y_deg] 形式的最大度数列表。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C 创建数组... 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相应切比雪夫多项式的度数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 a 是点数组。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于元素是否为复数。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相应切比雪夫多项式的度数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 a 是点数组。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于元素是否为复数。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