要生成拉盖尔多项式的伪范德蒙矩阵，请在 Python Numpy 中使用 laguerre.lagvander()。该方法返回伪范德蒙矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1, )，其中最后一个索引是相应拉盖尔多项式的次数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 x 返回一个点数组。dtype 会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… 阅读更多

要生成拉盖尔多项式的伪范德蒙矩阵，请在 Python Numpy 中使用 laguerre.lagvander()。该方法返回伪范德蒙矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1, )，其中最后一个索引是相应拉盖尔多项式的次数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 x 返回一个点数组。dtype 会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… 阅读更多

要计算拉盖尔级数的根，请在 Python Numpy 中使用 laguerre.lagroots() 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，否则为复数。根估计值作为伴随矩阵的特征值获得，远离复平面原点的根由于这些值级数的数值不稳定性而可能存在较大误差。具有大于 1 的重数的根也会显示较大的误差，因为这些点附近级数的值对… 阅读更多

要计算拉盖尔级数的根，请在 Python Numpy 中使用 laguerre.lagroots() 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，否则为复数。根估计值作为伴随矩阵的特征值获得，远离复平面原点的根由于这些值级数的数值不稳定性而可能存在较大误差。具有大于 1 的重数的根也会显示较大的误差，因为这些点附近级数的值对… 阅读更多

要生成具有给定根的拉盖尔级数，请在 Python Numpy 中使用 laguerre.lagfromroots() 方法。该方法是一维系数数组。如果所有根都是实数，则 out 是一个实数数组，如果一些根是复数，则 out 是复数，即使结果中的所有系数都是实数。参数 roots 是包含根的序列。步骤首先，导入所需的库 - from numpy.polynomial import laguerre as L 要生成具有给定根的拉盖尔级数，请使用 laguerre.lagfromroots() 方法 - j = complex(0, 1) print("结果...", L.lagfromroots((-j, j))) 获取数据类型 - print("类型...", L.lagfromroots((-j, j)).dtype) 获取形状… 阅读更多

要生成具有给定根的拉盖尔级数，请在 Python Numpy 中使用 laguerre.lagfromroots() 方法。该方法返回一维系数数组。如果所有根都是实数，则 out 是一个实数数组，如果一些根是复数，则 out 是复数，即使结果中的所有系数都是实数。参数 roots 是包含根的序列。步骤首先，导入所需的库 - from numpy.polynomial import laguerre as L 要在 Python Numpy 中生成具有给定根的拉盖尔级数，请使用 laguerre.lagfromroots() 方法 - print("结果...", L.lagfromroots((-1, 0, 1))) 获取数据类型 - print("类型...", L.lagfromroots((-1, 0, 1)).dtype) 获取… 阅读更多

要对拉盖尔级数进行积分，请在 Python 中使用 laguerre.lagint() 方法。该方法返回沿轴从 lbnd 对拉盖尔级数系数 c 进行 m 次积分的结果。在每次迭代中，结果级数将乘以 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。（默认值：… 阅读更多

要对拉盖尔级数进行微分，请在 Python 中使用 laguerre.lagder() 方法。该方法返回沿轴对拉盖尔级数系数 c 进行 m 次微分的结果。在每次迭代中，结果将乘以 scl。参数 c 是一个从低到高次数沿每个轴的系数数组，例如，[1, 2, 3] 表示级数 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y)，如果轴=0 是 x，轴=1 是 y。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… 阅读更多

要对拉盖尔级数进行微分，请在 Python 中使用 laguerre.lagder() 方法。该方法返回沿轴对拉盖尔级数系数 c 进行 m 次微分的结果。在每次迭代中，结果将乘以 scl。参数 c 是一个从低到高次数沿每个轴的系数数组，例如，[1, 2, 3] 表示级数 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y)，如果轴=0 是 x，轴=1 是 y。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… 阅读更多

要对拉盖尔级数进行微分，请在 Python 中使用 laguerre.lagder() 方法。该方法返回沿轴对拉盖尔级数系数 c 进行 m 次微分的结果。在每次迭代中，结果将乘以 scl。参数 c 是一个从低到高次数沿每个轴的系数数组，例如，[1, 2, 3] 表示级数 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y)，如果轴=0 是 x，轴=1 是 y。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… 阅读更多