要返回给定数据类型代码的描述，请在 Python NumPy 中使用 typename() 方法。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和稀疏数组库配合使用。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 我们的数组 - arr = ['S1', '?', 'B', 'D', 'G', 'F', 'I', 'H', 'L', 'O', 'Q', 'S', 'U', 'V', 'b', 'd', 'g', 'f', 'i', 'h', 'l', 'q']要返回给定数据类型代码的描述，请使用 typename() 方法在 ... 阅读更多

要使用复合梯形法则沿给定轴进行积分，请使用 numpy.trapz() 方法。如果提供了 x，则积分会沿着其元素的顺序进行 - 它们不会被排序。该方法返回 'y' = n 维数组的定积分，该数组由梯形法则沿单个轴近似。如果 'y' 是一个一维数组，则结果为浮点数。如果 'n' 大于 1，则结果为 'n-1' 维数组。第一个参数 y 是要积分的输入数组。第二个参数 x 是对应于 y 的采样点 ... 阅读更多

要使用复合梯形法则沿给定轴进行积分，请使用 numpy.trapz() 方法。如果提供了 x，则积分会沿着其元素的顺序进行 - 它们不会被排序。该方法返回 'y' = n 维数组的定积分，该数组由梯形法则沿单个轴近似。如果 'y' 是一个一维数组，则结果为浮点数。如果 'n' 大于 1，则结果为 'n-1' 维数组。第一个参数 y 是要积分的输入数组。第二个参数 x 是对应于 y 的采样点 ... 阅读更多

要计算两个向量的叉积，请在 Python NumPy 中使用 numpy.cross() 方法。该方法返回 c，即向量叉积。第一个参数是 a，即第一个向量分量。第二个参数是 b，即第二个向量分量。第三个参数是 axisa，定义向量轴的 a 轴。默认为最后一个轴。第四个参数是 axisb，定义向量轴的 b 轴。默认为最后一个轴。第五个参数是 axisc，包含叉积向量的 c 轴。如果两个输入向量都 ... 阅读更多

要返回多项式系数的一维数组的缩放伴随矩阵，请在 Python NumPy 中返回 hermite.hermcompanion() 方法。当 c 是埃尔米特基多项式时，基多项式被缩放，以便伴随矩阵是对称的。这比未缩放的情况提供了更好的特征值估计，并且对于基多项式，如果使用 numpy.linalg.eigvalsh 获取特征值，则保证特征值为实数。该方法返回维度为 (deg, deg) 的缩放伴随矩阵。参数 c 是从低到高阶排列的埃尔米特级数系数的一维数组。步骤首先，导入所需的库 - import ... 阅读更多

要生成埃尔米特多项式和 x、y、z 样本点的伪范德蒙德矩阵，请在 Python NumPy 中使用 hermite.hermvander3d()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。参数 x、y、z 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，具体取决于是否有任何元素是复数。标量将转换为一维数组。参数 deg 是形式为 [x_deg, y_deg, z_deg] 的最大次数列表。步骤首先，导入所需的库 - numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H 创建点数组 ... 阅读更多

梯度使用内部点的二阶精确中心差分以及边界处的一阶或二阶精确单边（向前或向后）差分来计算。因此，返回的梯度与输入数组具有相同的形状。第一个参数 f 是一个 N 维数组，包含标量函数的样本。第二个参数是 varargs，即 f 值之间的间距。所有维度的默认单位间距。第三个参数是 edge_order{1, 2}，即使用 N 阶精确差分在边界处计算梯度。默认值：1。第四个参数是梯度 ... 阅读更多

要计算第 n 次离散差分，请使用 numpy.diff() 方法。第一个差分由 out[i] = a[i+1] - a[i] 给出，沿着给定的轴，更高的差分是通过递归使用 diff 计算的。第一个参数是输入数组。第二个参数是 n，即值被差分的次数。如果为零，则输入按原样返回。第三个参数是获取差分的轴，默认为最后一个轴。第四个参数是在执行差分之前，沿轴预先附加到输入数组或附加到输入数组的值。标量值 ... 阅读更多

要返回复数参数的实部，请使用 numpy.real() 方法。该方法返回复数参数的实部。如果 val 为实数，则使用 val 的类型作为输出类型。如果 val 具有复数元素，则返回类型为浮点数。第一个参数 val 是输入数组。我们还将使用 array.real 更改复数参数的实部。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 使用 array() 方法创建一个数组 - arr = np.array([36.+1.j , 27.+2.j , 68.+3.j , 23.+2.j]) 显示数组 - print("Our Array...", arr) 检查维度 - print("Dimensions of ... 阅读更多

要计算线性代数中矩阵的条件数，请在 Python 中使用 numpy.linalg.cond() 方法。此方法能够返回使用七种不同范数之一的条件数，具体取决于 p 的值。返回矩阵的条件数。可能是无限的。x 的条件数定义为 x 的范数乘以 x 的逆的范数；范数可以是通常的 L2 范数或其他一些矩阵范数。第一个参数是 x，即需要求条件数的矩阵。第二个参数是 p ... 阅读更多