在 Python 中积分多项式，可以使用 `polynomial.polyint()` 方法。返回沿轴线从 `lbnd` m 次积分的多项式系数 c。在每次迭代中，所得级数乘以 `scl` 并添加积分常数 k。缩放因子用于变量的线性变化。参数 c 是一个系数数组，从低到高次幂排列，例如，[1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y（如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y）。… 阅读更多

在 Python NumPy 中微分多项式，可以使用 `polynomial.polyder()` 方法。返回沿轴线 m 次微分的多项式系数 c。在每次迭代中，结果乘以 `scl`（缩放因子用于变量的线性变化）。参数 c 是一个系数数组，从低到高次幂排列，例如，[1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y（如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y）。该方法返回导数的多项式系数。… 阅读更多

在 Python NumPy 中计算点 (x, y) 上的二维多项式，可以使用 `polynomial.polyval2d()` 方法。该方法返回在由 x 和 y 的对应值对形成的点上二维多项式的值，即参数 x、y。二维级数在点 (x, y) 处计算，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

在 Python NumPy 中计算点 (x, y) 上的二维多项式，可以使用 `polynomial.polyval2d()` 方法。该方法返回在由 x 和 y 的对应值对形成的点上二维多项式的值，即参数 x、y。二维级数在点 (x, y) 处计算，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

在 Python 中计算点 x 上的多项式，可以使用 `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。第二个参数 C，一个系数数组，按顺序排列，使得 n 次幂的系数包含在 c[n] 中。如果 c 是多维的，则其余索引枚举多个多项式。在二维情况下，系数可能是… 阅读更多

在 Python NumPy 中计算点 x 上的多项式，可以使用 `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。第二个参数 C，一个系数数组，按顺序排列，使得 n 次幂的系数包含在 c[n] 中。如果 c 是多维的，则其余索引枚举多个多项式。在二维情况下，系数可能是… 阅读更多

在 Python 中将多项式提高到幂，可以使用 `numpy.polynomial.polynomial.polypow()` 方法。返回多项式 c 提高到 pow 次幂。参数 c 是从低到高排序的系数序列，即 [1, 2, 3] 是级数 1 + 2*x + 3*x**2。该方法返回表示商和余数的系数级数数组。第一个参数 c 是一个一维数组，包含从低到高次幂排序的级数系数。第二个参数 pow 是将级数提高到的幂。第三个参数 maxpower 是最大幂… 阅读更多

在 Python 中将一个多项式除以另一个多项式，可以使用 `numpy.polynomial.polynomial.polydiv()` 方法。返回两个多项式 c1 / c2 的商和余数。参数是系数序列，从最低阶项到最高阶项，例如，[1, 2, 3] 表示 1 + 2*x + 3*x**2。该方法返回表示商和余数的系数级数数组。参数 c1 和 c2 是表示多项式的一维系数数组，相对于“标准”基，并从最低阶项到最高阶项排序。这个 numpy.polynomial.polynomial 模块提供了一些用于处理多项式的有用对象，包括一个封装… 阅读更多

在 Python 中返回数组的最小值或忽略任何 NaN 的最小值，可以使用 `numpy.nanmin()` 方法。该方法返回与 a 形状相同的数组，并删除指定的轴。如果 a 是 0 维数组，或者如果 axis 为 None，则返回 ndarray 标量。返回与 a 相同的 dtype。第一个参数 a 是包含所需最小值的数字数组。如果 a 不是数组，则尝试转换。第二个参数 axis 是计算最小值的轴或轴。默认情况下，计算… 阅读更多

在 Python 中计算线性代数中矩阵的条件数，可以使用 `numpy.linalg.cond()` 方法。此方法能够根据 p 的值返回使用七种不同范数之一的条件数。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 范数或其他许多矩阵范数之一。第一个参数是 x，即需要查找条件数的矩阵。第二个参数是 p，… 阅读更多