要将 Hermite 级数乘以 x（其中 x 是自变量），请在 Python Numpy 中使用 polynomial.hermite.hermmulx() 方法。该方法返回一个表示乘法结果的数组。参数 c 是一个从低到高排序的 Hermite 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 hermite as H创建数组 - c = np.array([1, 2, 3])显示数组 - print("Our Array...", c)检查维度 - print("Dimensions of our Array...", c.ndim)获取数据类型 - print("Datatype of our Array object...", c.dtype)获取形状 - print("Shape of our Array object...", c.shape)要将 Hermite ... 阅读更多

要获取 Chebyshev 级数对数据的最小二乘拟合，请在 Python Numpy 中使用 chebyshev.chebfit()。该方法返回从低到高排序的 Chebyshev 系数。如果 y 是二维的，则 y 的第 k 列中的数据的系数在第 k 列中。参数 x 是 M 个样本（数据）点的 x 坐标（x[i]，y[i]）。参数 y 是样本点的 y 坐标。可以通过传递一个包含每个数据集中一个数据集的二维数组作为 y 来在一对 polyfit 调用中（独立地）拟合共享相同 x 坐标的多个样本点集... 阅读更多

要返回多项式系数的一维数组的缩放伴随矩阵，请在 Python Numpy 中返回 chebyshev.chebcompanion() 方法。当 c 是 Chebyshev 基多项式时，基多项式会进行缩放，以便伴随矩阵是对称的。这比未缩放的情况提供了更好的特征值估计，并且对于基多项式，如果使用 numpy.linalg.eigvalsh 获取它们，则保证特征值是实数。该方法返回维度为 (deg，deg) 的缩放伴随矩阵。参数 c 是从低到高排序的 Chebyshev 级数系数的一维数组。步骤首先，导入所需的库 - import ... 阅读更多

要对多项式求导，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyder() 方法。返回沿轴求导 m 次的多项式系数 c。在每次迭代中，结果都会乘以 scl（缩放因子用于变量的线性变化）。参数 c 是沿每个轴从低到高排序的系数数组，例如，[1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1, 2]，[1, 2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y，如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y。该方法返回导数的多项式系数。该... 阅读更多

要对多项式求导，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyder() 方法。返回沿轴求导 m 次的多项式系数 c。在每次迭代中，结果都会乘以 scl（缩放因子用于变量的线性变化）。参数 c 是沿每个轴从低到高排序的系数数组，例如，[1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1, 2]，[1, 2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y，如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y。该方法返回导数的多项式系数。该... 阅读更多

要生成 Chebyshev 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 chebyshev.chebvander()。该方法返回度数为 deg 且样本点为 (x、y、z) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x、y、z 是点坐标的数组，所有数组都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于是否存在任何复数元素。标量转换为一维数组。参数 deg 是形式为 [x_deg、y_deg、z_deg] 的最大度数列表。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as ... 阅读更多

要生成给定度数的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyvander2()。该方法返回度数为 deg 且样本点为 (x、y) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x 和 y 是点坐标的数组，所有数组都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于是否存在任何复数元素。标量转换为一维数组。参数 deg 是形式为 [x_deg、y_deg] 的最大度数列表。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d创建点坐标的数组，... 阅读更多

要对 Chebyshev 级数求导，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.chebder() 方法。该方法返回导数的 Chebyshev 级数。返回沿轴求导 m 次的 Chebyshev 级数系数 c。在每次迭代中，结果都会乘以 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*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2，而 [[1, 2]，[1, 2]] 表示 1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) + 2*T_0(x)*T_1(y) + 2*T_1(x)*T_1(y)，如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y。第一个参数是 c，一个 Chebyshev 级数系数数组。... 阅读更多

要对 Chebyshev 级数求导，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.chebder() 方法。该方法返回导数的 Chebyshev 级数。返回沿轴求导 m 次的 Chebyshev 级数系数 c。在每次迭代中，结果都会乘以 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*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2，而 [[1, 2]，[1, 2]] 表示 1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) + 2*T_0(x)*T_1(y) + 2*T_1(x)*T_1(y)，如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y。第一个参数是 c，一个 Chebyshev 级数系数数组。... 阅读更多

要生成给定度数的伪范德蒙德矩阵，可以使用 Python Numpy 中的 `polynomial.polyvander2()` 函数。该方法返回度数为 deg 和样本点 (x, y) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x 和 y 是点坐标数组，形状相同。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于元素是否为复数。标量将转换为一维数组。参数 deg 是最大度数的列表，格式为 [x_deg, y_deg]。步骤首先，导入所需的库 - `import numpy as np` `from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d` 创建点坐标数组，所有... 阅读更多