x, y 지점에서 2D 르장드르 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.legendre.legval2d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 y의 해당 값 쌍으로 구성된 점에서 2차원 르장드르 시리즈의 값을 반환합니다. 첫 번째 매개변수는 x, y입니다. 2차원 계열은 점(x, y)에서 평가되며, 여기서 x와 y는 모양이 같아야 합니다. x 또는 y가 목록 또는 튜플이면 먼저 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 있고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리됩니다. 두 번

Hermite_e 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 hermite_e.hermevander2d()를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermondematrix를 반환합니다. 매개변수 x, y는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. dtypes는 요소가 복잡한지 여부에 따라 float64 또는 complex128로 변환됩니다. 스칼라는 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg] 형식의 최대 각도 목록입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

Hermite_e 다항식 및 x, y, z 샘플 포인트는 Python Numpy에서 hermite.hermevander3d()를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 매개변수 x, y, z는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. dtypes는 요소가 복잡한지 여부에 따라 float64 또는 complex128로 변환됩니다. 스칼라는 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg, z_deg] 형식의 최대 각도 목록입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - imp

x와 y의 데카르트 곱에 대한 2D 르장드르 급수를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.legendre.leggrid2d() 메서드를 사용하십시오. 이 방법은 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 2차원 체비쇼프 급수의 값을 반환합니다. c의 차원이 2개 미만인 경우 2차원으로 만들기 위해 1차원이 해당 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[2:] + x.shape + y.shape입니다. 첫 번째 매개변수는 x, y입니다. 2차원 계열은 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 평가됩니다. x 또는

x와 y의 데카르트 곱에 대한 2D 르장드르 급수를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.legendre.leggrid2d() 메서드를 사용하십시오. 이 방법은 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 2차원 체비쇼프 급수의 값을 반환합니다. c의 차원이 2개 미만인 경우 2차원으로 만들기 위해 1차원이 해당 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[2:] + x.shape + y.shape입니다. 첫 번째 매개변수는 x, y입니다. 2차원 계열은 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 평가됩니다. x 또는

Legendre 시리즈를 다항식으로 변환하려면 Python Numpy에서 laguerre.leg2poly() 메서드를 사용하십시오. # 르장드르 계열의 계수를 나타내는 배열을 가장 낮은 차수에서 가장 높은 차수 순서로, 가장 낮은 차수에서 가장 높은 차수로 정렬된 등가 다항식(표준 기준에 상대적)의 계수 배열로 변환합니다. # 이 메서드는 가장 낮은 차수에서 가장 높은 순으로 등가 다항식의 계수를 포함하는 1차원 배열을 반환합니다.# 매개변수 c는 르장드르 급수 계수를 포함하는 1차원 배열로, 가장 낮은 차수에서 가장 높은 순으

Hermite_e 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 hermite_e.hermevander2d()를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermondematrix를 반환합니다. 매개변수 x, y는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. dtypes는 요소가 복잡한지 여부에 따라 float64 또는 complex128로 변환됩니다. 스칼라는 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg] 형식의 최대 각도 목록입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

Hermite 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 thehermite_e.hermevander2d()를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermondematrix를 반환합니다. 매개변수 x, y는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. dtypes는 요소가 복잡한지 여부에 따라 float64 또는 complex128로 변환됩니다. 스칼라는 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg] 형식의 최대 각도 목록입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

Hermite_e 시리즈를 구별하려면 Python에서 hermite_e.hermeder() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Hermite_e 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 정도를 가진 다른 변수에 대응합니다. 두 번째 매개변수인 m은 도함수의 수이며 음수가 아니어야 합니다. (기본값:1). 세 번째 매개변수인 scl은 스칼라입니다. 각 미분에 scl을 곱합니다. 최종 결과는 scl**m을 곱한 것입니다. 이것은 변수의 선형 변화에 사용하기 위한 것입니다.

Hermite_e 시리즈를 통합하려면 Python에서 hermite_e.hermeint() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Hermite_e 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원이면 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수를 가진 다른 변수에 대응합니다. 두 번째 매개변수인 m은 적분 차수이며 양수여야 합니다. (기본값:1). 세 번째 매개변수 k는 적분 상수입니다. lbnd의 첫 번째 적분 값은 목록의 첫 번째 값이고, lbnd의 두 번째 적분 값은 두 번째 값입니다. k ==[](기본값)이면 모든 상수

x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3D 르장드르 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.legendre.leggrid3d() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 x와 z의 데카르트 곱의 점에서 3차원 체비쇼프 급수의 값을 반환합니다. c의 차원이 3개 미만인 경우 3차원으로 만들기 위해 1차원이 해당 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape입니다. 첫 번째 매개변수는 x, y, z입니다. 3차원 계열은 x,y 및 z의 데카르트

x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3D 르장드르 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.legendre.leggrid3d() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 x와 z의 데카르트 곱의 점에서 3차원 체비쇼프 급수의 값을 반환합니다. c의 차원이 3개 미만인 경우 3차원으로 만들기 위해 1차원이 해당 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape입니다. 첫 번째 매개변수는 x, y, z입니다. 3차원 계열은 x,y 및 z의 데카르트

점 x에서 르장드르 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 polynomial.legendre.legval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수는 x입니다. x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않고 스칼라로 처리됩니다. 두 경우 모두 x 또는 해당 요소는 c의 요소와 함께 덧셈과 곱셈을 지원해야 합니다. 두 번째 매개변수 C는 차수 항에 대한 계수가 c[n]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 나머지 인덱스는 여러 다항식을 열거합니다. 2차원의 경우 계수는

x, y 지점에서 2D 르장드르 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.legendre.legval2d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 y의 해당 값 쌍으로 구성된 점에서 2차원 르장드르 시리즈의 값을 반환합니다. 첫 번째 매개변수는 x, y입니다. 2차원 계열은 점(x, y)에서 평가되며, 여기서 x와 y는 모양이 같아야 합니다. x 또는 y가 목록 또는 튜플이면 먼저 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 있고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리됩니다. 두 번

x, y 지점에서 2D 르장드르 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.legendre.legval2d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 y의 해당 값 쌍으로 구성된 점에서 2차원 르장드르 시리즈의 값을 반환합니다. 첫 번째 매개변수는 x, y입니다. 2차원 계열은 점(x, y)에서 평가되며, 여기서 x와 y는 모양이 같아야 합니다. x 또는 y가 목록 또는 튜플이면 먼저 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 있고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리됩니다. 두 번

정수 나누기 연산은 목록이나 튜플과 같은 다른 Python 시퀀스에 의해 pandas 시리즈의 요소에 적용될 수도 있습니다. 정수 나누기 연산을 수행하려면 pandas 시리즈 클래스에서 floordiv() 메서드를 사용할 수 있습니다. 다른 Series 또는 스칼라 또는 목록과 같은 객체의 해당 요소에 의해 pandas 시리즈 개체 간에 요소별 정수 나누기 연산을 적용하는 데 사용됩니다. 여기에서는 floordiv() 메서드가 Python 목록의 요소를 사용하여 pandas 시리즈의 요소에 대해 정수 나누기 연산을 수행하는 방법

x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3차원 Hermite_e 시리즈를 평가하려면 Python에서 thehermite_e.hermegrid3d(x, y, z, c) 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x, y 및 z의 데카르트 곱의 점에서 2차원 다항식의 값을 반환합니다. 매개변수는 x, y, z입니다. 3차원 계열은 x, y 및 z의 데카르트 곱의 점에서 평가됩니다. x,`y`, 또는 z가 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다. 매개변

x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3D 르장드르 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.legendre.leggrid3d() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 x와 z의 데카르트 곱의 점에서 3차원 체비쇼프 급수의 값을 반환합니다. c의 차원이 3개 미만인 경우 3차원으로 만들기 위해 1차원이 해당 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape입니다. 첫 번째 매개변수는 x, y, z입니다. 3차원 계열은 x,y 및 z의 데카르트

르장드르 계열을 구별하려면 Python에서 polynomial.laguerre.legder() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 m번 미분된 르장드르 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 첫 번째 매개변수 c는 르장드르 급수 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 정도에 따라 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 도함수의 수이며 음수가 아니어야 합니다. (기본값:1). 세 번째 매개변수인 scl은 스칼라입니다. 각 미분에 scl을 곱합니다.

포인트 x에서 Hermite_e 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 hermite.hermeval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않고 그대로 남아 a로 처리됩니다. 스칼라. 두 경우 모두 x 또는 그 요소는 c의 요소와 함께 덧셈과 곱셈을 지원해야 합니다. 두 번째 매개변수 C는 차수 항에 대한 계수가 c[n]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 나머지 인덱스는 여러 다항식을 열거합니다. 2차원의 경우 계