为了在 x 和 y 的笛卡尔积上评估二维勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.leggrid2d() 方法。该方法返回二维切比雪夫级数在 x 和 y 的笛卡尔积中的点的值。如果 c 的维度小于二维，则会隐式地将其形状追加为 1 以使其成为 2 维。结果的形状将为 c.shape[2:] + x.shape + y.shape。第一个参数是 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... 阅读更多

Pandas series.eq() 方法用于将给定序列的每个元素与传递的参数（另一个序列对象或标量值）进行比较。对于每个等于另一个序列对象（传递的序列对象）中元素的元素，它将返回 True。eq() 方法的输出是一个包含布尔值的序列，它执行逐元素比较操作，这与调用者序列 = 另一个序列没有什么区别。在结果序列中，True 值表示另一个序列对象中的等效值，而 False 值表示不等值。处理... 阅读更多

为了在 x 和 y 的笛卡尔积上评估二维勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.leggrid2d() 方法。该方法返回二维切比雪夫级数在 x 和 y 的笛卡尔积中的点的值。如果 c 的维度小于二维，则会隐式地将其形状追加为 1 以使其成为 2 维。结果的形状将为 c.shape[2:] + x.shape + y.shape。第一个参数是 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... 阅读更多

对于 Hermite_e 多项式和 x、y、z 样本点，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermevander3d()。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 是表单 [x_deg, y_deg, z_deg] 中的最大次数列表。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H使用... 创建所有具有相同形状的点坐标数组 阅读更多

我们将研究一个问题，在这个问题中，我们给定一个整数字符串，并且必须确定有多少个子字符串在整数格式下可以被 6 整除。需要注意的是，输入采用由数字（整数）组成的字符串的形式。但是，可整除性检查将仅考虑它作为整数（不使用字符串输入的 ASCII 值）。输入 str = “648”说明子字符串“6”、“48”和“648”可以被 6 整除。输入 str = “38342”输出 4说明子字符串“3834”、“342”、“834”和“42”可以被 6 整除。蛮力方法用户可以检查每个可能的子字符串，以查看它是否可以被 6 整除。如果子字符串是... 阅读更多

要生成 Hermite_e 多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 hermite_e.hermevander2d()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。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，具体取决于是否有任何元素是复数。标量将转换为一维数组。参数 deg 是表单 [x_deg, y_deg] 中的最大次数列表。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H使用... 创建所有具有相同形状的点坐标数组 阅读更多

为了在点 x、y 处评估二维勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.legval2d() 方法。该方法返回由 x 和 y 中对应值的配对形成的点处的二维勒让德级数的值。第一个参数是 x、y。二维级数在点 (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。第二个参数... 阅读更多

为了在点 x、y、z 处评估三维勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.legval3d() 方法。该方法返回由 x、y 和 z 中对应值的三个组合形成的点处的多维多项式的值。如果 c 的维度小于 3 维，则会隐式地将其形状追加为 1 以使其成为 3 维。结果的形状将为 c.shape[3:] + x.shape。第一个参数是 x、y、z。三维级数在点 (x, y, z) 处进行评估，其中 x、y 和 z 必须具有相同的形状。如果任何 x、... 阅读更多

为了在点 x、y、z 处评估三维勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.legval3d() 方法。该方法返回由 x、y 和 z 中对应值的三个组合形成的点处的多维多项式的值。如果 c 的维度小于 3 维，则会隐式地将其形状追加为 1 以使其成为 3 维。结果的形状将为 c.shape[3:] + x.shape。第一个参数是 x、y、z。三维级数在点 (x, y, z) 处进行评估，其中 x、y 和 z 必须具有相同的形状。如果任何 x、... 阅读更多

为了在点 x 数组处评估勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.legval() 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... 阅读更多