要对勒让德级数进行微分，请在 Python 中使用 polynomial.laguerre.legder() 方法。沿轴返回 m 次微分的勒让德级数系数 c。在每次迭代中，结果都乘以 scl。第一个参数 c 是勒让德级数系数的数组。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。这是……阅读更多

要在 x 和 y 的笛卡尔积上评估二维 Hermite_e 级数，请在 Python 中使用 hermite.hermegrid2d(x, y, c) 方法。该方法返回二维多项式在 x 和 y 的笛卡尔积中的点的值。参数为 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。参数 c 是……阅读更多

要在 x 和 y 的笛卡尔积上评估二维 Hermite_e 级数，请在 Python 中使用 hermite.hermegrid2d(x, y, c) 方法。该方法返回二维多项式在 x 和 y 的笛卡尔积中的点的值。参数为 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。参数 c 是……阅读更多

要生成具有 x、y、z 样本点的勒让德多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 legendre.legvander3d() 方法。返回度数为 deg 和样本点 (x, y, z) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x、y、z 是点坐标数组，所有数组的形状都相同。dtype 将转换为 float64 或 complex128，具体取决于任何元素是否为复数。标量转换为一维数组。参数 deg 是形式为 [x_deg, y_deg, z_deg] 的最大度数列表。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from ... 阅读更多

要生成具有 x、y、z 样本点的勒让德多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 legendre.legvander3d() 方法。返回度数为 deg 和样本点 (x, y, z) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x、y、z 是点坐标数组，所有数组的形状都相同。dtype 将转换为 float64 或 complex128，具体取决于任何元素是否为复数。标量转换为一维数组。参数 deg 是形式为 [x_deg, y_deg, z_deg] 的最大度数列表。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from ... 阅读更多

要在点 (x, y, z) 处评估 3D Hermite_e 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermeval3d() 方法。该方法返回由来自 x、y 和 z 的对应值的三个数组组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，否则将其保持不变，如果它不是 ndarray，则……阅读更多

要在点 (x, y) 处评估二维 Hermite_e 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermeval2d() 方法。该方法返回由来自 x 和 y 的对应值的两个数组组成的点上的二维多项式的值。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

要将一个 Hermite_e 级数除以另一个 Hermite_e 级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.hermite.hermediv() 方法。该方法返回表示商和余数的 Hermite_e 级数系数数组。返回两个 Hermite_e 级数 c1 / c2 的商余数。参数是从最低阶“项”到最高阶的系数序列，例如，[1, 2, 3] 表示级数 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2。参数 c1 和 c2 是从低到高排序的 Hermite_e 级数系数的一维数组。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H 创建 Hermite_e 级数系数的一维数组 - c1……阅读更多

要将一个 Hermite_e 级数乘以另一个 Hermite_e 级数，可以使用 Python NumPy 中的 `polynomial.hermite.hermemul()` 方法。该方法返回一个数组，表示其乘积的 Hermite_e 级数。返回两个 Hermite_e 级数 c1 * c2 的乘积。参数是系数的序列，从最低阶“项”到最高阶，例如，[1, 2, 3] 表示级数 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2。参数：Hermite_e 级数系数的 1-D 数组，从低到高排序。步骤：首先，导入所需的库 - `import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H` 创建 Hermite_e 级数系数的 1-D 数组 - `c1 = np.array([1, 2, 3]) c2 ...`阅读更多

要积分勒让德级数，可以使用 Python 中的 `polynomial.legendre.legint()` 方法。该方法返回沿轴 m 次积分从 lbnd 开始的勒让德级数系数 c。在每次迭代中，生成的级数乘以 scl，并添加积分常数 k。缩放因子用于变量的线性变化。第一个参数 c 是勒让德级数系数的数组。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：...阅读更多