要获得拉盖尔级数对数据的最小二乘拟合，请使用 Python numpy 中的 laguerre.lagfit() 方法。该方法返回从低到高的拉盖尔系数。如果 y 是二维的，则 y 的第 k 列中的数据的系数位于第 k 列中。参数 x 是 M 个样本（数据）点 (x[i], y[i]) 的 x 坐标。参数 y 是样本点的 y 坐标。通过为 y 传递包含一组数据的二维数组，可以在一次调用 polyfit 时独立拟合共享相同 x 坐标的几组样本点……阅读更多

要返回一维拉盖尔多项式系数的缩放伴随矩阵，请使用 Python Numpy 中的 laguerre.lagvander3d()。当 c 是基拉盖尔多项式时，拉盖尔多项式的常用伴随矩阵已经是对称的，因此不应用缩放。返回维度为 (deg, deg) 的伴随矩阵。参数 c 是从低到高排序的一维拉盖尔级数系数数组。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L 创建一个一维系数数组 −c = np.array([1, 2, 3]) 显示数组 −print("我们的数组...", c) 检查维度 −print("维度 ...阅读更多

要生成拉盖尔多项式的伪范德蒙德矩阵，请使用 Python Numpy 中的 laguerre.lagvander2d()。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拉盖尔多项式的次数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 x, y 返回点数组。dtype 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 是一个列表……阅读更多

要生成拉盖尔多项式的伪范德蒙德矩阵，请使用 Python Numpy 中的 laguerre.lagvander2d()。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拉盖尔多项式的次数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 x, y 返回点数组。dtype 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 是一个列表……阅读更多

要微分拉盖尔级数，请使用 Python 中的 laguerre.lagder() 方法。该方法返回沿轴 m 次微分的拉盖尔级数系数 c。在每次迭代中，结果都乘以 scl。参数 c 是沿每个轴从低到高排序的系数数组，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 axis=0 是 x，axis=1 是 y）。第一个参数 c 是拉盖尔级数系数数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应……阅读更多

numpy.meshgrid() 用于从坐标向量返回坐标矩阵。其语法如下：numpy.meshgrid(*xi, **kwargs) 参数 Meshgrid 可以接受以下参数：x1, x2, …, xn − 它表示网格的坐标。indexing − 这是一个可选参数，它定义笛卡尔 'xy'（默认）和矩阵 'ij' 索引的输出。sparse − 这是一个可选参数。如果我们想使用稀疏网格来节省内存，那么我们必须将此参数设置为 True。默认情况下，它是 False。copy − 当参数为 True 时，它返回原始数组的副本以节省内存……阅读更多

numpy.reshape() 为数组赋予新的形状，而不改变其数据。其语法如下：numpy.reshape(arr, newshape, order='C') 参数 numpy.reshape() 可以接受以下参数：arr − 输入数组。shape − 序列的终点newshape − 如果是整数，则结果将是该长度的一维数组，并且一个维度可以是 -1。order − 它定义了应该读取输入数组元素的顺序。如果顺序是 'C'，则它读取和写入使用类似 C 的索引顺序的元素，其中最后一个索引变化最快，第一个轴索引……阅读更多

numpy.geomspace() 返回一组在对数刻度上均匀间隔的数字（几何级数）。Linspace − 它类似于 geomspace，但使用对数和底数指定的端点。Logspace − 它类似于 geomspace，但使用算术而不是几何级数指定的端点。语法 numpy.goemspace(start, stop, num = 50, endpoint = True/False, dtype = None) 参数 以上函数可以接受以下参数：start − 序列的起点；默认为零。stop − 序列的终点。num − 在 start 和 stop 序列之间生成的元素数。endpoint − 它控制是否将 stop 值包含在输出中……阅读更多

numpy.logspace 返回一组在对数刻度上均匀间隔的数字。其语法如下：numpy.logspace(start, stop, num = 50, endpoint = True/False, base = 10.0, dtype = None) 参数 logspace 函数可以接受以下参数：start − 序列的起点；默认为零。stop − 序列的终点。num − 在 start 和 stop 序列之间要生成的元素数。endpoint − 它控制是否将 stop 值包含在输出数组中。如果 endpoint 为 True，则 stop 参数将包含在 nd.array 的最后一项中。如果 endpoint=false，……阅读更多

numpy.linspace 函数用于在定义的区间内创建一组均匀间隔的数字。语法 numpy.linspace(start, stop, num = 50, endpoint = True/False, retstep = False/True, dtype = None) 参数 该函数可以接受以下参数：start − 序列的起点；默认情况下，它被认为是零。stop − 序列的终点。num − 在 start 和 stop 之间要生成的元素数。endpoint − 它控制是否将 stop 值包含在输出数组中。如果 endpoint 为 True，则 stop 参数将包含在 nd.array 的最后一项中。如果……阅读更多