要评估点 (x, y) 处的二维埃尔米特级数,请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermval2d() 方法。该方法返回由 x 和 y 中对应值的配对形成的点的二维多项式的值。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,否则将其保持不变,如果它不是 ndarray,则将其视为标量。第二个参数 C,... 阅读更多
要积分埃尔米特级数,请在 Python 中使用 hermite.hermint() 方法。第一个参数 c 是埃尔米特级数系数的数组。如果 c 是多维的,则不同的轴对应于不同的变量,每个轴的次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。第一个积分在 lbnd 处的值是列表中的第一个值,第二个积分在 lbnd 处的值是第二个值,依此类推。如果 k == [] (默认值),则所有... 阅读更多
要评估 x 和 y 的笛卡尔积上的二维拉盖尔级数,请在 Python 中使用 polynomial.laguerre.laggrid2d() 方法。该方法返回 x 和 y 的笛卡尔积中点的二维拉盖尔级数的值。如果 c 的维度少于两个,则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为二维。结果的形状将为 c.shape[2:] + x.shape + y.shape。第一个参数 x, y 是在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处评估的二维级数。如果 x 或 y 是列表或... 阅读更多
要评估点 (x, y, z) 处的 3D 拉盖尔级数,请在 Python Numpy 中使用 polynomial.laguerre.lagval3d() 方法。该方法返回由 x、y 和 z 中对应值的三个元组形成的点的多维多项式的值。如果 c 的维度少于 3,则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为 3D。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 x 中的任何一个,... 阅读更多
要评估点 x 处的二维拉盖尔级数,请在 Python Numpy 中使用 polynomial.laguerre.lagval2d() 方法。该方法返回由 x 和 y 中对应值的配对形成的点的二维多项式的值。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,否则将其保持不变,如果它不是 ndarray,则将其视为标量。第二个参数 C 是... 阅读更多