要获取 pandas 系列对象的最小值的标签名称，我们可以使用一个名为 idxmin() 的函数。而这个 idxmin() 是 pandas 系列构造函数的一个函数，用于从系列元素中获取最小值的索引标签。idxmin() 方法的输出是一个索引标签。如果给定的系列对象没有任何值（空系列），它将返回 ValueError。此外，它还会忽略缺失值，以识别给定系列对象元素中的最小值。如果最小值位于…… 阅读更多

要积分 Chebyshev 级数，请在 Python 中使用 chebyshev.chebint() 方法。沿轴线将 Chebyshev 级数系数 c 积分 m 次，从 lbnd 开始。在每次迭代中，得到的级数将乘以 scl，并添加一个积分常数 k。第一个参数 c 是 Chebyshev 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 是积分阶数，必须为正数。（默认值：1）。第三个参数 k 是积分常数(s)。第一个积分的值…… 阅读更多

要对 Chebyshev 级数进行微分，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.chebder() 方法。该方法返回导数的 Chebyshev 级数。沿轴线将 Chebyshev 级数系数 c 微分 m 次。在每次迭代中，结果将乘以 scl。参数 c 是从低到高阶沿每个轴的系数数组，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，axis=1 是 y。第一个参数是 c，一个 Chebyshev 级数系数数组…… 阅读更多

要对 Chebyshev 级数进行微分，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.chebder() 方法。该方法返回导数的 Chebyshev 级数。沿轴线将 Chebyshev 级数系数 c 微分 m 次。在每次迭代中，结果将乘以 scl。参数 c 是从低到高阶沿每个轴的系数数组，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，axis=1 是 y。第一个参数是 c，一个 Chebyshev 级数系数数组…… 阅读更多

要评估 x、y、z 的笛卡尔积上的三维 Chebyshev 级数，请在 Python 中使用 polynomial.chebgrid3d(x, y, z) 方法。如果 c 的维数少于三维，则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为三维。结果的形状将是 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape。参数 x、y 和 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，否则保持不变…… 阅读更多

要评估 x、y、z 的笛卡尔积上的三维 Chebyshev 级数，请在 Python 中使用 polynomial.chebgrid3d(x, y, z) 方法。如果 c 的维数少于三维，则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为三维。结果的形状将是 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape。参数 x、y 和 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，否则保持不变…… 阅读更多

要积分 Chebyshev 级数，请在 Python 中使用 chebyshev.chebint() 方法。沿轴线将 Chebyshev 级数系数 c 积分 m 次，从 lbnd 开始。在每次迭代中，得到的级数将乘以 scl，并添加一个积分常数 k。第一个参数 c 是 Chebyshev 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 是积分阶数，必须为正数。（默认值：1）。第三个参数 k 是积分常数(s)。第一个积分的值…… 阅读更多

要积分 Chebyshev 级数，请在 Python 中使用 chebyshev.chebint() 方法。沿轴线将 Chebyshev 级数系数 c 积分 m 次，从 lbnd 开始。在每次迭代中，得到的级数将乘以 scl，并添加一个积分常数 k。第一个参数 c 是 Chebyshev 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 是积分阶数，必须为正数。（默认值：1）。第三个参数 k 是积分常数(s)。第一个积分的值…… 阅读更多

要评估点 (x, y) 处的二维多项式，请使用 Python Numpy 中的 `polynomial.polyval2d()` 方法。该方法返回在由 x 和 y 中对应值对形成的点处二维多项式的值。参数 x、y。二维序列在点 (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，否则保持不变，如果它不是 ndarray，则将其视为标量。参数 c 是一个……数组 阅读更多

要评估点 x 处的多项式，请使用 Python Numpy 中的 `polynomial.polyval()` 方法。第一个参数 x：如果 x 是列表或元组，则将其转换为 ndarray，否则保持不变并将其视为标量。无论哪种情况，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运算。第二个参数 C：一个系数数组，其中 n 次项的系数包含在 c[n] 中。如果 c 是多维的，其余索引则枚举多个多项式。在二维情况下，系数…… 阅读更多