선형 대수학에서 행렬 또는 벡터의 Norm을 반환하려면 PythonNumpy에서 LA.norm() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 입력 배열입니다. 축이 None이면 ord가None이 아닌 한 x는 1차원 또는 2차원이어야 합니다. axis와 ord가 모두 None이면 x.ravel의 2-norm이 반환됩니다. 두 번째 매개변수는 규범의 순서입니다. inf는 numpy의 inf 객체를 의미합니다. 기본값은 없음입니다. 세 번째 매개변수 축은 정수인 경우 벡터 규범을 계산할 x 축을 지정합니다. 축이 2-튜플이면 2차원

선형 대수학에서 행렬 또는 벡터의 Norm을 반환하려면 PythonNumpy에서 LA.norm() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 입력 배열입니다. 축이 None이면 ord가None이 아닌 한 x는 1차원 또는 2차원이어야 합니다. axis와 ord가 모두 None이면 x.ravel의 2-norm이 반환됩니다. 두 번째 매개변수는 규범의 순서입니다. inf는 numpy의 inf 객체를 의미합니다. 기본값은 없음입니다. 세 번째 매개변수 축은 정수인 경우 벡터 규범을 계산할 x 축을 지정합니다. 축이 2-튜플이면 2차원

선형 대수학에서 행렬의 조건 번호를 계산하려면 Python에서 numpy.linalg.cond() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 p의 값에 따라 7가지 다른 규범 중 하나를 사용하여 조건 번호를 반환할 수 있습니다. 행렬의 조건 번호를 반환합니다. 무한할 수 있습니다. x의 조건 수는 x의 노름 곱하기 x의 역의 노름으로 정의됩니다. 노름은 일반적인 L2-노름이거나 여러 다른 행렬 노름 중 하나일 수 있습니다. 첫 번째 매개변수는 조건 번호를 구하는 행렬인 x입니다. 두 번째 매개변수는 p, 조건 번호 계산에 사용되는 노름의 차

차원이 다른 두 배열의 Kronecker 곱을 얻으려면 Python Numpy에서 numpy.kron() 메서드를 사용합니다. 첫 번째로 크기가 조정된 두 번째 배열의 블록으로 구성된 복합 배열인 Kronecker 곱을 계산합니다. 이 함수는 a 및 b 차원의 수가 동일하다고 가정하고 필요한 경우 가장 작은 차원 앞에 1을 추가합니다. a.shape =(r0,r1,..,rN) 및 b.shape =(s0,s1,...,sN)인 경우 Kronecker 제품의 모양은 (r0*s0, r1*s1, ..., rN *SN). 요소는 −에 의해

두 1D 배열의 Kronecker 곱을 얻으려면 Python Numpy에서 numpy.kron() 메서드를 사용하십시오. 첫 번째 배열만큼 크기가 조정된 두 번째 배열의 블록으로 구성된 합성 배열인 Kronecker 곱을 계산합니다. 이 함수는 와 b의 차원 수가 같다고 가정하고 필요한 경우 가장 작은 차원 앞에 1을 붙입니다. a.shape =(r0,r1,..,rN)이고 b.shape =(s0,s1,...,sN)인 경우 Kronecker 곱의 모양은 (r0*s0, r1*s1, ..., rN*SN). 요소는 −에 의해 명시적으로

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

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

Hermite 계열을 구별하려면 Python에서 hermite.hermder() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수는 Hermite 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수를 가진 다른 변수에 해당합니다. 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. (기본값:1). 네

Hermite 계열을 구별하려면 Python에서 hermite.hermder() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수는 Hermite 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원이면 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수를 가진 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 취한 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. (기본값:1). 4번

Hermite 계열을 구별하려면 Python에서 hermite.hermder() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수는 Hermite 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수를 가진 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 취한 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. (기본값:1).

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.

Hermite 계열을 통합하려면 Python에서 hermite.hermint() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Hermite 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원이면 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수를 가진 다른 변수에 해당합니다. 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 상수가 0으로 설정됩

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

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

점(x, y, z)에서 3D Hermite 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 hermite.hermval3d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x, y 및 z에서 해당 값의 3배로 구성된 점에 대한 다차원 다항식 값을 반환합니다. 첫 번째 매개변수는 x,y,z입니다. 3차원 계열은 점(x, y, z)에서 평가되며 여기서 x, y 및 z는 모양이 동일해야 합니다. x, y, orz 중 하나라도 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리

점(x, y, z)에서 3D Hermite 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 hermite.hermval3d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x, y 및 z에서 해당 값의 3배로 구성된 점에 대한 다차원 다항식 값을 반환합니다. 첫 번째 매개변수는 x,y,z입니다. 3차원 계열은 점(x, y, z)에서 평가되며 여기서 x, y 및 z는 모양이 동일해야 합니다. x, y, orz 중 하나라도 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리

점 (x, y)에서 2D Hermite 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 hermite.hermval2d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 y의 해당 값 쌍으로 형성된 점에서 2차원 다항식의 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 번째 매개변수 C는 다차 i,

점(x, y, z)에서 3D Hermite 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 hermite.hermval3d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x, y, z에서 해당 값의 3배로 구성된 점에 대한 다차원 다항식의 값을 반환합니다. 첫 번째 매개변수는 x,y,z입니다. 3차원 계열은 점(x, y, z)에서 평가되며 여기서 x,y 및 z는 모양이 같아야 합니다. x, y, z 중 하나라도 리스트나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다

Hermite 계열을 통합하려면 Python에서 hermite.hermint() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Hermite 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수를 가진 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 적분 차수이며 양수여야 합니다. (기본값:1). 세 번째 매개변수는 적분 상수(들)입니다. lbnd의 첫 번째 적분 값은 목록의 첫 번째 값이고, lbnd의 두 번째 적분 값은 두 번째 값입니다. k ==[](기본값)이면 모든 상수가 0으로

Hermite 계열을 통합하려면 Python에서 hermite.hermint() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Hermite 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수를 가진 다른 변수에 해당합니다. 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 상수가 0으로 설