要评估点 (x, y, z) 处的 3D 多项式，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyval3d() 方法。该方法返回在由 x、y 和 z 中对应值的组合形成的点上多维多项式的值。参数为 x、y、z。三维级数在点 (x, y, z) 处进行评估，其中 x、y 和 z 必须具有相同的形状。如果 x、y 或 z 中的任何一个是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则保持不变，如果它不是 ndarray，则将其视为… 阅读更多

要生成切比雪夫多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 chebyshev.chebvander()。该方法返回度数为 deg 和样本点 (x, y) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x、y 是点坐标数组，所有数组都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于元素中是否存在复数。标量转换为一维数组。参数 deg 是 [x_deg, y_deg] 形式的最大度数列表。步骤首先，导入所需的库 -import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C创建数组… 阅读更多

要评估由其根在点 x 处指定的复多项式，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyvalfromroots() 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自身以及 r 的元素之间的加法和乘法。第二个参数 r 是根数组。如果 r 是多维的，则第一个索引是根索引，而其余索引枚举多个多项式。例如，在二维情况下… 阅读更多

要生成具有给定根的单项式，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyfromroots() 方法。该方法返回多项式系数的一维数组如果所有根都是实数，则输出也是实数，否则为复数。参数根是包含根的序列。步骤首先，导入所需的库 -from numpy.polynomial import polynomial as P生成单项式 -print("Result...", P.polyfromroots((-1, 0, 1))) 获取数据类型 -print("Type...", P.polyfromroots((-1, 0, 1)).dtype)获取形状 -print("Shape...", P.polyfromroots((-1, 0, 1)).shape) 示例from numpy.polynomial import polynomial as P # 要生成具有给定根的单项式，请使用 polynomial.polyfromroots() 方法… 阅读更多

要积分多项式，请在 Python 中使用 polynomial.polyint() 方法。返回沿轴从 lbnd 积分 m 次的多项式系数 c。在每次迭代中，结果级数乘以 scl 并添加积分常数 k。缩放因子用于变量的线性变化。参数 c 是系数数组，从低到高阶沿每个轴，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，如果轴 0 是 x，轴 1 是 y。… 阅读更多

要生成切比雪夫多项式的伪范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 chebyshev.chebvander()。该方法返回度数为 deg 和样本点 (x, y) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x、y 是点坐标数组，所有数组都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于元素中是否存在复数。标量转换为一维数组。参数 deg 是 [x_deg, y_deg] 形式的最大度数列表。步骤首先，导入所需的库 -import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C创建数组… 阅读更多

要生成切比雪夫多项式的范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 chebyshev.chebvander()。该方法返回范德蒙德矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1, )，其中最后一个索引是相应切比雪夫多项式的度数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 a 是点数组。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于元素中是否存在复数。如果 x 是标量，则将其转换为一维数组。参数 deg 是结果矩阵的度数。步骤在… 阅读更多

要生成切比雪夫多项式的范德蒙德矩阵，请在 Python Numpy 中使用 chebyshev.chebvander()。该方法返回范德蒙德矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1, )，其中最后一个索引是相应切比雪夫多项式的度数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 a 是点数组。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于元素中是否存在复数。如果 x 是标量，则将其转换为一维数组。参数 deg 是结果矩阵的度数。步骤在… 阅读更多

arctanh 是一个多值函数：对于每个 x，都有无限多个数字 z 使得 tanh(z) = x。惯例是返回虚部位于 [-pi/2, pi/2] 范围内的 z。反双曲正切也称为 atanh 或 tanh^-1。要计算数组元素的反双曲正切，请在 Python Numpy 中使用 numpy.arctanh() 方法。该方法返回与 x 形状相同的数组。如果 x 是标量，则为标量。第一个参数 x 是输入数组。第二个和第三个参数是可选的。第二个参数是 ndarray，A… 阅读更多

要计算第 n 次离散差分，请使用 numpy.diff() 方法。一阶差分由 out[i] = a[i+1] - a[i] 给出，沿着给定的轴，高阶差分通过递归使用 diff 计算。diff() 方法返回第 n 次差分。输出的形状与 a 相同，除了轴，该轴的维度比 n 小。输出的类型与 a 中任意两个元素之间的差的类型相同。在大多数情况下，这与 a 的类型相同。一个值得注意的例外是 datetime64，它会导致… 阅读更多