要评估点 (x, y) 处的二维 Hermite 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermval2d() 方法。该方法返回在由 x 和 y 的对应值对形成的点处的多维多项式的值。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

假设我们有一个数字 A。我们必须找到 A 的最近的较大或相等的有趣数字。如果数字的数字之和可以被 4 整除，则称该数字为有趣数字。因此，如果输入类似于 A = 432，则输出将为 435，因为 4 + 3 + 5 = 12 可以被 4 整除。步骤为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 -当 (A / 1000 + A mod 1000 / 100 + A mod 100 / 10 + A mod 10) mod 4 不等于 0 时，执行以下操作：    (增加 A ... 阅读更多

要评估点 (x, y, z) 处的 3D Hermite 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermval3d() 方法。该方法返回由 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。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、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... 阅读更多

要评估点 (x, y, z) 处的 3D Hermite 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermval3d() 方法。该方法返回由 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。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、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... 阅读更多

要积分 Laguerre 级数，请在 Python 中使用 laguerre.lagint() 方法。该方法返回沿轴从 lbnd 积分 m 次的 Laguerre 级数系数 c。在每次迭代中，生成的级数乘以 scl 并添加一个积分常数 k。缩放因子用于变量的线性变化。第一个参数 c 是 Laguerre 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。（默认值：... 阅读更多

要积分 Laguerre 级数，请在 Python 中使用 laguerre.lagint() 方法。该方法返回沿轴从 lbnd 积分 m 次的 Laguerre 级数系数 c。在每次迭代中，生成的级数乘以 scl 并添加一个积分常数 k。缩放因子用于变量的线性变化。第一个参数 c 是 Laguerre 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。（默认值：... 阅读更多

要积分 Hermite 级数，请在 Python 中使用 hermite.hermint() 方法。第一个参数 c 是 Hermite 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。（默认值：1）。第三个参数 k 是积分常数(s)。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），... 阅读更多

要生成 Laguerre 多项式的伪 Vandermonde 矩阵，请在 Python Numpy 中使用 laguerre.lagvander2d()。该方法返回伪 Vandermonde 矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1, )，其中最后一个索引是对应 Laguerre 多项式的度数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 x、y 返回点数组。dtype 根据元素是否为复数转换为 float64 或 complex128。如果 x 是标量，则将其转换为一维数组。参数 deg 是一个列表... 阅读更多

要微分 Hermite 级数，请在 Python 中使用 hermite.hermder() 方法。第一个参数 c 是 Hermite 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 是导数的次数，必须是非负数。（默认值：1）。第三个参数 scl 是一个标量。每次微分都乘以 scl。最终结果是乘以 scl**m。这用于变量的线性变化。（默认值：1）。第四个参数 axis 是... 阅读更多

要对厄米特级数进行微分，请在 Python 中使用 hermite.hermder() 方法。第一个参数 c 是厄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，每个轴上的次数由相应的索引给出。第二个参数 m 是所取导数的次数，必须是非负数。（默认值：1）第三个参数 scl 是一个标量。每次微分都乘以 scl。最终结果是乘以 scl**m。这用于变量的线性变化。（默认值：1）。第四个参数 axis 是一个轴，其上…… 阅读更多