要在线性代数中返回矩阵或向量的范数，请在 Python Numpy 中使用 LA.norm() 方法。第一个参数 x 是输入数组。如果 axis 为 None，则 x 必须是一维或二维的，除非 ord 为 None。如果 axis 和 ord 都为 None，则将返回 x.ravel 的 2 范数。第二个参数 ord 是范数的阶数。inf 表示 numpy 的 inf 对象。默认为 None。“fro”作为参数设置的是 Frobenius 范数。Frobenius 范数和核范数阶数仅针对矩阵定义。步骤首先，导入所需的……阅读更多

要在线性代数中返回矩阵或向量的范数，请在 Python Numpy 中使用 LA.norm() 方法。第一个参数 x 是输入数组。如果 axis 为 None，则 x 必须是一维或二维的，除非 ord 为 None。如果 axis 和 ord 都为 None，则将返回 x.ravel 的 2 范数。第二个参数 ord 是范数的阶数。inf 表示 numpy 的 inf 对象。默认为 None。第三个参数 axis，如果为整数，则指定沿其计算向量范数的 x 轴。如果 axis 是一个 2 元组，则它指定……阅读更多

要在线性代数中返回矩阵或向量的范数，请在 Python Numpy 中使用 LA.norm() 方法。第一个参数 x 是输入数组。如果 axis 为 None，则 x 必须是一维或二维的，除非 ord 为 None。如果 axis 和 ord 都为 None，则将返回 x.ravel 的 2 范数。第二个参数 ord 是范数的阶数。inf 表示 numpy 的 inf 对象。默认为 None。第三个参数 axis，如果为整数，则指定沿其计算向量范数的 x 轴。如果 axis 是一个 2 元组，则它指定……阅读更多

要在线性代数中返回矩阵或向量的范数，请在 Python Numpy 中使用 LA.norm() 方法。第一个参数 x 是输入数组。如果 axis 为 None，则 x 必须是一维或二维的，除非 ord 为 None。如果 axis 和 ord 都为 None，则将返回 x.ravel 的 2 范数。第二个参数 ord 是范数的阶数。inf 表示 numpy 的 inf 对象。默认为 None。第三个参数 axis，如果为整数，则指定沿其计算向量范数的 x 轴。如果 axis 是一个 2 元组，则它指定……阅读更多

要在线性代数中返回矩阵或向量的范数，请在 Python Numpy 中使用 LA.norm() 方法。第一个参数 x 是输入数组。如果 axis 为 None，则 x 必须是一维或二维的，除非 ord 为 None。如果 axis 和 ord 都为 None，则将返回 x.ravel 的 2 范数。第二个参数 ord 是范数的阶数。inf 表示 numpy 的 inf 对象。默认为 None。第三个参数 axis，如果为整数，则指定沿其计算向量范数的 x 轴。如果 axis 是一个 2 元组，则它指定……阅读更多

要在 Python 中积分勒让德级数，请使用 polynomial.legendre.legint() 方法。该方法返回沿轴从 lbnd 积分 m 次的勒让德级数系数 c。在每次迭代中，将结果级数乘以 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。（默认值：……阅读更多

要在 Python 中积分勒让德级数，请使用 polynomial.legendre.legint() 方法。该方法返回沿轴从 lbnd 积分 m 次的勒让德级数系数 c。在每次迭代中，将结果级数乘以 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。（默认值：……阅读更多

要在 Python 中积分勒让德级数，请使用 polynomial.legendre.legint() 方法。该方法返回沿轴从 lbnd 积分 m 次的勒让德级数系数 c。在每次迭代中，将结果级数乘以 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。（默认值：……阅读更多

要在 Python 中微分勒让德级数，请使用 polynomial.laguerre.legder() 方法。返回沿轴微分 m 次的勒让德级数系数 c。在每次迭代中，结果乘以 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

要评估三维 Hermite_e 多项式在点 (x, y, z) 处的值，可以使用 Python NumPy 中的 hermite.hermeval3d() 方法。该方法返回由 x、y 和 z 中对应值的三个一组构成的点上的多维多项式的值。第一个参数是 x、y、z。三维多项式在点 (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