numpy.linspace 함수는 정의된 간격 내에서 균일한 간격의 숫자 집합을 만드는 데 사용됩니다. 구문 numpy.linspace(start, stop, num = 50, endpoint = True/False, retstep = False/True, dtype = None) 매개변수 함수는 다음 매개변수를 받아들일 수 있습니다. - 시작 - 시퀀스의 시작; 기본적으로 0으로 간주됩니다. 중지 − 시퀀스의 끝점입니다. 숫자 − 시작과 중지 사이에 생성될 요소의 수입니다. 끝점 − 출력 배열에 stop 값

numpy.logspace 로그 스케일에서 균일한 간격의 숫자 세트를 반환합니다. 구문은 다음과 같습니다 - numpy.logspace(시작, 중지, 숫자 =50, 끝점 =True/False, 기본 =10.0, dtype =없음) 매개변수 로그 공간 함수는 다음 매개변수를 받아들일 수 있습니다 - 시작 - 시퀀스의 시작; 기본값은 0입니다. 중지 − 시퀀스의 끝점입니다. 숫자 − 시작 시퀀스와 중지 시퀀스 사이에 생성될 요소의 수입니다. 끝점 − 중지 여부를 제어합니다. 값이 출력 배열에 포함되는지 여부. 엔

numpy.geomspace() 로그 스케일(기하학적 진행)에 균일한 간격으로 숫자 세트를 반환합니다. 린스페이스 − Geomspace와 유사하지만 log와 base를 사용하여 끝점을 지정합니다. 로그스페이스 − Geomspace와 유사하지만 기하 진행 대신 산술로 끝점을 지정합니다. 구문 numpy.goemspace(시작, 중지, 숫자 =50, 끝점 =True/False, dtype =없음) 매개변수 위의 함수는 다음 매개변수를 받아들일 수 있습니다 - 시작 - 시퀀스의 시작; 기본값은 0입니다. 중지

numpy.reshape() 데이터를 변경하지 않고 배열에 새로운 모양을 제공합니다. 구문은 다음과 같습니다 - numpy.reshape(arr, newshape, order='C') 매개변수 numpy.reshape() 다음 매개변수를 받아들일 수 있습니다 - 아아 − 입력 배열. 모양 - 시퀀스의 끝점 뉴스 모양 − 정수인 경우 결과는 해당 길이의 1차원 배열이 되고 한 차원은 -1이 될 수 있습니다. 주문 − 입력 배열 요소를 읽어야 하는 순서를 정의합니다. 순서가 C인 경우 마지막

numpy.meshgrid() 좌표 벡터에서 좌표 행렬을 반환하는 데 사용됩니다. 구문은 다음과 같습니다 - numpy.meshgrid(*xi, **kwargs) 매개변수 메시그리드 다음 매개변수를 받아들일 수 있습니다 - x1, x2, …, xn − 그리드의 좌표를 나타냅니다. 색인 생성 − 기본적으로 Cartesian xy를 정의하고 출력의 행렬 ij 인덱스를 정의하는 선택적 매개변수입니다. 희소 − 선택적 매개변수입니다. 메모리를 절약하기 위해 희소 그리드를 사용하려면 이 매개변수를 True로 설정해야 합니다

Laguerre 시리즈를 구별하려면 Python에서 laguerre.lagder() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 축을 따라 m번 미분된 라게르 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 인수 c는 각 축을 따라 낮은 차수에서 높은 차수의 계수 배열입니다. 예를 들어, [1,2,3]은 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2 계열을 나타내고 [[1,2],[1 ,2]]는 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)를 나타냅니

Laguerre 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 thelaguerre.lagvander2d()를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 반환된 행렬의 모양은 x.shape + (deg + 1,)입니다. 여기서 마지막 인덱스는 해당하는 Laguerre 다항식의 차수입니다. dtype은 변환된 x와 동일합니다. 매개변수 x, y는 포인트 배열을 반환합니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtype이 float64 또는 complex128로 변환됩니다.

Laguerre 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 thelaguerre.lagvander2d()를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 반환된 행렬의 모양은 x.shape + (deg + 1,)입니다. 여기서 마지막 인덱스는 해당하는 Laguerre 다항식의 차수입니다. dtype은 변환된 x와 동일합니다. 매개변수 x, y는 포인트 배열을 반환합니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtype이 float64 또는 complex128로 변환됩니다.

Laguerre 다항식 계수의 1차원 배열의 크기 조정된 컴패니언 행렬을 반환하려면 Python Numpy에서 thelaguerre.lagvander3d()를 사용합니다. 라게르 다항식의 일반적인 동반 행렬은 c가 기저 라게르 다항식일 때 이미 대칭이므로 스케일링이 적용되지 않습니다. 차원(deg, deg)의 컴패니언 행렬을 반환합니다. 매개변수 c는 낮은 차수에서 높은 차수로 정렬된 Laguerreseries 계수의 1차원 배열입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy as np from nu

데이터에 대한 Laguerre 시리즈의 최소 제곱 맞춤을 얻으려면 Pythonnumpy에서 laguerre.lagfit() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 낮은 것에서 높은 순서로 라게르 계수를 반환합니다. y가 2차원이면 y의 k열에 있는 데이터에 대한 계수는 k열에 있습니다. 매개변수 x는 M 샘플(데이터) 점(x[i], y[i])의 x 좌표입니다. 매개변수 yare는 샘플 포인트의 y 좌표입니다. 동일한 x좌표를 공유하는 여러 샘플 포인트 세트는 열당 하나의 데이터 세트를 포함하는 2차원 배열을 y에 대해 전달하여 polyf

Laguerre 계열을 구별하려면 Python에서 laguerre.lagder() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 축을 따라 m번 미분된 라게르 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 인수 c는 각 축을 따라 낮은 차수에서 높은 차수의 계수 배열입니다. 예를 들어, [1,2,3]은 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2 계열을 나타내고 [[1,2],[1 ,2]]는 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)을 나타냅니다

Laguerre 시리즈를 구별하려면 Python에서 laguerre.lagder() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 축을 따라 m번 미분된 라게르 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 인수 c는 각 축을 따라 낮은 차수에서 높은 차수의 계수 배열입니다. 예를 들어, [1,2,3]은 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2 계열을 나타내고 [[1,2],[1 ,2]]는 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)를 나타냅니

Laguerre 계열을 구별하려면 Python에서 laguerre.lagder() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 축을 따라 m번 미분된 라게르 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 인수 c는 각 축을 따라 낮은 차수에서 높은 차수의 계수 배열입니다. 예를 들어, [1,2,3]은 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2 계열을 나타내고 [[1,2],[1 ,2]]는 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)을 나타냅니다

Laguerre 시리즈를 통합하려면 Python에서 laguerre.lagint() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 Laguerre 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 스케일링 인자는 변수의 선형 변화에 사용됩니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Laguerre 급수 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 differentaxis는 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 정도를 가진 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 적분

주어진 근으로 Laguerre 시리즈를 생성하려면 PythonNumpy에서 laguerre.lagfromroots() 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 계수의 1차원 배열을 반환합니다. 모든 근이 실수이면 out은 실수 배열이고, 일부 근이 복소수이면 결과의 모든 계수가 실수인 경우에도 out은 복소수입니다. 매개변수 root는 근을 포함하는 시퀀스입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - from numpy.polynomial import laguerre as L 주어진 근을 가진 Laguerre 시리즈를 생성하려

주어진 근으로 Laguerre 시리즈를 생성하려면 PythonNumpy에서 laguerre.lagfromroots() 메서드를 사용하십시오. 이 방법은 계수의 1차원 배열입니다. 모든 근이 실수이면 out은 실수 배열이고 일부 근이 복소수이면 결과의 모든 계수가 실수인 경우에도 out은 복소수입니다. 매개변수 루트는 루트를 포함하는 시퀀스입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - from numpy.polynomial import laguerre as L 주어진 근으로 Laguerre 급수를 생성하려면 laguerre

Laguerre 시리즈의 근을 계산하려면 Python Numpy에서 laguerre.lagroots() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 시리즈의 근의 배열을 반환합니다. 모든 근이 실수이면 out도 실수이고 그렇지 않으면 복소수입니다. 근 추정치는 컴패니언 행렬의 고유값으로 얻어지며, 복소 평면의 원점에서 멀리 떨어진 근은 해당 값에 대한 계열의 수치적 불안정성으로 인해 큰 오차를 가질 수 있습니다. 다중도가 1보다 큰 근은 이러한 점 근처의 계열 값이 근의 오류에 상대적으로 둔감하기 때문에 더 큰 오류도 표시합니다. 원점 근처

Laguerre 시리즈의 근을 계산하려면 Python Numpy에서 laguerre.lagroots() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 시리즈의 근의 배열을 반환합니다. 모든 근이 실수이면 out도 실수이고 그렇지 않으면 복소수입니다. 근 추정치는 컴패니언 행렬의 고유값으로 얻어지며, 복소 평면의 원점에서 멀리 떨어진 근은 해당 값에 대한 계열의 수치적 불안정성으로 인해 큰 오차를 가질 수 있습니다. 다중도가 1보다 큰 근은 이러한 점 근처의 계열 값이 근의 오류에 상대적으로 둔감하기 때문에 더 큰 오류도 표시합니다. 원점 근처

Laguerre 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 laguerre.lagvander()를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 반환된 행렬의 모양은 x.shape + (deg + 1,)입니다. 여기서 마지막 인덱스는 해당 Laguerrepolynomial의 차수입니다. dtype은 변환된 x와 동일합니다. 매개변수 x는 포인트 배열을 반환합니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtype이 float64 또는 complex128로 변환됩니다. x가

Laguerre 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 laguerre.lagvander()를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 반환된 행렬의 모양은 x.shape + (deg + 1,)입니다. 여기서 마지막 인덱스는 해당 Laguerrepolynomial의 차수입니다. dtype은 변환된 x와 동일합니다. 매개변수 x는 포인트 배열을 반환합니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtype이 float64 또는 complex128로 변환됩니다. x가