要将拉盖尔级数乘以自变量，请在 Python 中使用 polynomial.laguerre.lagmulx() 方法。将拉盖尔级数 c 乘以 x，其中 x 是自变量。参数 c 是一个从低到高排序的拉盖尔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 laguerre as L创建一个数组 −c = np.array([1, 2, 3])显示数组 −print("我们的数组...", c)检查维度 −print("我们数组的维度...", c.ndim)获取数据类型 −print("我们数组对象的类型...", c.dtype)获取形状 −print("我们数组对象的形状...", c.shape)要将拉盖尔级数乘以… 阅读更多

要在 Python Numpy 中从另一个拉盖尔级数中减去一个拉盖尔级数，请使用 polynomial.laguerre.lagsub() 方法。该方法返回一个表示其差值的拉盖尔级数系数数组。返回两个拉盖尔级数 c1 - c2 的差值。系数序列从最低阶项到最高阶项，即 [1, 2, 3] 表示级数 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2。参数 c1 和 c2 是从低到高排序的拉盖尔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 laguerre as L创建拉盖尔级数系数的一维数组 −c1 = np.array([1, ... 阅读更多

要生成厄米特多项式和 x、y、z 样本点的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermvander3d()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。参数 x、y、z 是点坐标数组，所有数组都具有相同的形状。根据元素是否为复数，数据类型将转换为 float64 或 complex128。标量转换为一维数组。参数 deg 是表单 [x_deg, y_deg, z_deg] 的最大次数列表。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H创建… 阅读更多

要生成厄米特多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermvander2d()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。参数 x、y 是点坐标数组，所有数组都具有相同的形状。根据元素是否为复数，数据类型将转换为 float64 或 complex128。标量转换为一维数组。参数 deg 是表单 [x_deg, y_deg] 的最大次数列表。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H创建具有相同形状的点坐标数组… 阅读更多

要生成具有给定根的厄米特级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermfromroots() 方法。该方法返回系数的一维数组。如果所有根都是实数，则输出是一个实数数组；如果一些根是复数，则即使结果中的所有系数都是实数，输出也是复数。参数 roots 是包含根的序列。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H要生成具有给定根的厄米特级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermfromroots() 方法 −print("结果...", H.hermfromroots((-1, 0, 1)))获取数据类型 −print("类型...", ... 阅读更多

要对切比雪夫级数进行积分，请在 Python 中使用 chebyshev.chebint() 方法。返回沿轴从 lbnd m 次积分的切比雪夫级数系数 c。在每次迭代中，结果级数乘以 scl，并添加一个积分常数 k。第一个参数 c 是切比雪夫级数系数的数组。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。（默认值：1）。第三个参数 k 是积分常数(s)。第一个… 阅读更多

要对切比雪夫级数进行积分，请在 Python 中使用 chebyshev.chebint() 方法。返回沿轴从 lbnd m 次积分的切比雪夫级数系数 c。在每次迭代中，结果级数乘以 scl，并添加一个积分常数 k。第一个参数 c 是切比雪夫级数系数的数组。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。（默认值：1）。第三个参数 k 是积分常数(s)。第一个… 阅读更多

要对切比雪夫级数进行积分，请在 Python 中使用 chebyshev.chebint() 方法。返回沿轴从 lbnd m 次积分的切比雪夫级数系数 c。在每次迭代中，结果级数乘以 scl，并添加一个积分常数 k。第一个参数 c 是切比雪夫级数系数的数组。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。（默认值：1）。第三个参数 k 是积分常数(s)。第一个… 阅读更多

要对厄米特级数进行积分，请在 Python 中使用 hermite.hermint() 方法。第一个参数 c 是厄米特级数系数的数组。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。（默认值：1）第三个参数 k 是积分常数(s)。在 lbnd 处第一次积分的值是列表中的第一个值，在 lbnd 处第二次积分的值是第二个值，依此类推。如果 k == []（默认值），则所有… 阅读更多

要在 x 和 y 的笛卡尔积上评估二维拉盖尔级数，请在 Python 中使用 polynomial.laguerre.laggrid2d() 方法。该方法返回在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处二维拉盖尔级数的值。如果 c 的维度少于两个，则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为二维。结果的形状将为 c.shape[2:] + x.shape + y.shape。第一个参数 x、y 是在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处评估的二维级数。如果 x 或 y 是列表… 阅读更多