为了在 x 点处评估二维拉盖尔级数，可以使用 Python Numpy 中的 polynomial.laguerre.lagval2d() 方法。该方法返回在由 x 和 y 中对应值的配对组成的点处得到的二维多项式的值。第一个参数是 x, y。二维级数在 (x, y) 点处进行评估，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

要生成厄米特多项式的范德蒙德矩阵，请使用 Python Numpy 中的 chebyshev.hermvander()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1, )，其中最后一个索引是相应厄米特多项式的次数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 x 返回点数组。dtype 将根据任何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 是结果…… 阅读更多

要生成厄米特多项式的范德蒙德矩阵，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermvander()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1, )，其中最后一个索引是相应厄米特多项式的次数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 x 返回点数组。dtype 将根据任何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 是结果…… 阅读更多

要计算厄米特级数的根，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermroots() 方法。该方法返回级数根的数组。如果所有根都是实数，则 out 也是实数，否则它是复数。参数 c 是系数的一维数组。根估计值是作为伴随矩阵的特征值获得的，远离复平面原点的根由于此类值的级数的数值不稳定性而可能存在较大的误差。具有大于 1 的重数的根也将在值的…… 阅读更多

要计算厄米特级数的根，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermroots() 方法。该方法返回级数根的数组。如果所有根都是实数，则 out 也是实数，否则它是复数。参数 c 是系数的一维数组。根估计值是作为伴随矩阵的特征值获得的，远离复平面原点的根由于此类值的级数的数值不稳定性而可能存在较大的误差。具有大于 1 的重数的根也将在值的…… 阅读更多

为了在多维点数组 x 处评估拉盖尔级数，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.laguerre.lagval() 方法。第一个参数是 x。如果 x 是列表或元组，则将其转换为 ndarray，否则将其保持不变并将其视为标量。在这两种情况下，x 或其元素都必须支持与其自身以及 c 的元素相加和相乘。第二个参数 C 是按顺序排列的系数数组，以便 n 次项的系数包含在 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…… 阅读更多

为了在点数组 x 处评估拉盖尔级数，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.laguerre.lagval() 方法。第一个参数是 x。如果 x 是列表或元组，则将其转换为 ndarray，否则将其保持不变并将其视为标量。在这两种情况下，x 或其元素都必须支持与其自身以及 c 的元素相加和相乘。第二个参数 C 是按顺序排列的系数数组，以便 n 次项的系数包含在 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…… 阅读更多

为了在点 x 处评估拉盖尔级数，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.laguerre.lagval() 方法。第一个参数是 x。如果 x 是列表或元组，则将其转换为 ndarray，否则将其保持不变并将其视为标量。在这两种情况下，x 或其元素都必须支持与其自身以及 c 的元素相加和相乘。第二个参数 C 是按顺序排列的系数数组，以便 n 次项的系数包含在 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…… 阅读更多

要对拉盖尔级数进行积分，请使用 Python 中的 laguerre.lagint() 方法。该方法返回沿轴从 lbnd m 次积分的拉盖尔级数系数 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 是拉盖尔级数系数的数组。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

要对拉盖尔级数进行积分，请使用 Python 中的 laguerre.lagint() 方法。该方法返回沿轴从 lbnd m 次积分的拉盖尔级数系数 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 是拉盖尔级数系数的数组。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