x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3차원 Hermite 시리즈를 평가하려면 Python에서 thehermite.hermgrid3d(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 데카르트곱의 점에서 평가됩니다. x,`y`, 또는 z가 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다. 매개변수 c는

x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3차원 Hermite 시리즈를 평가하려면 Python에서 thehermite.hermgrid3d(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 데카르트곱의 점에서 평가됩니다. x,`y`, 또는 z가 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다. 매개변수 c는

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 곱하기 byscl**m입니다. 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 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

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

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, z 샘플 포인트가 있는 Laguerre 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 laguerre.lagvander3d()를 사용합니다. 매개변수 x, y, z는 점 배열을 반환합니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtype이 float64 또는 complex128로 변환됩니다. x가 스칼라이면 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg, z_deg] 형식의 최대 각도 목록입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy a

점 x에서 라게르 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 polynomial.laguerre.lagval() 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 c

점 x에서 라게르 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 polynomial.laguerre.lagval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수는 x입니다. x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않고 스칼라로 처리됩니다. 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 계수는 c의

점 x에서 라게르 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 polynomial.laguerre.lagval() 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 c

Chebyshev 시리즈를 통합하려면 Python에서 chebyshev.chebint() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 체비쇼프 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 첫 번째 매개변수 c는 Chebyshev 급수 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)

주어진 근을 가진 체비쇼프 시리즈를 생성하려면 파이썬 Numpy에서 chebyshev.chebfromroots() 메소드를 사용하십시오. 이 메서드는 계수의 1차원 배열을 반환합니다. 모든 근이 실수이면 out은 실수형 배열이고, 일부 근이 복소수이면 결과의 모든 계수가 실수인 경우에도 out은 복소수입니다. 매개변수 루트는 루트를 포함하는 시퀀스입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C 주어진 근을 가진

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

NaN을 1로 처리하는 지정된 축에 대한 배열 요소의 누적 곱을 반환하려면 nancumprod() 메서드를 사용합니다. 누적 곱은 NaN이 발생하고 선행 NaN이 1로 대체될 때 변경되지 않습니다. 모두 NaN이거나 비어 있는 슬라이스에 대해 1이 반환됩니다. 이 메서드는 out이 지정되지 않은 경우 반환된 결과를 포함하는 새 배열을 반환합니다. 이 경우 반환됩니다. 누적 작업은 5, 5*10, 5*10*15, 5*10*15*20입니다. 첫 번째 매개변수는 입력 배열입니다. 두 번째 매개변수는 누적 곱이 계산되는 축입니다. 기본적

NaN을 하나로 처리하여 주어진 축에 대한 배열 요소의 누적 곱을 반환하려면 nancumprod() 메서드를 사용합니다. 누적 곱은 NaN이 발생하고 선행 NaN이 1로 대체될 때 변경되지 않습니다. 모두 NaN이거나 비어 있는 슬라이스에 대해 1이 반환됩니다. 이 메서드는 out이 지정되지 않은 경우 결과가 반환된 새 배열을 반환합니다. 이 경우 반환됩니다. 누적 작업은 5, 5*10, 5*10*15, 5*10*15*20입니다. 첫 번째 매개변수는 입력 배열입니다. 두 번째 매개변수는 누적 곱이 계산되는 축입니다. 기본적으로 입

배열 행렬식의 부호와 자연 로그를 계산하려면 Python에서 numpy.linalg.slogdet() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 s는 입력 배열이며 square2-D 배열이어야 합니다. 이 메서드는 부호가 있는 행렬식의 부호를 나타내는 숫자를 반환합니다. 실수 행렬의 경우 1, 0 또는 -1입니다. 복소수 행렬의 경우 이것은 절대값이 1 또는 0인 복소수입니다. logdet을 사용하는 이 메서드는 행렬식의 절대값에 대한 자연 로그를 반환합니다. 행렬식이 0이면 부호는 0이 되고 logdet는 -Inf가 됩니다. 모든

두 개의 다차원 배열의 외부 곱을 얻으려면 Python에서 numpy.outer() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 a는 첫 번째 입력 벡터입니다. 이미 1차원이 아닌 경우 입력이 평면화됩니다. 두 번째 매개변수 b는 두 번째 입력 벡터입니다. 이미 1차원이 아닌 경우 입력이 평면화됩니다. 3번째 매개변수 출력은 결과가 저장되는 위치입니다. 두 벡터 a =[a0, a1, ..., aM] 및 b =[b0, b1, ..., bN]이 주어지면 외적 [1]은 - [[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ][a1*b0 .[ ...

두 개의 1차원 배열의 외부 곱을 얻으려면 Python에서 numpy.outer() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 a는 첫 번째 입력 벡터입니다. 이미 1차원이 아닌 경우 입력이 평면화됩니다. 두 번째 매개변수 b는 두 번째 입력 벡터입니다. 이미 1차원이 아닌 경우 입력이 평면화됩니다. 3번째 매개변수 출력은 결과가 저장되는 위치입니다. 두 벡터 a =[a0, a1, ..., aM] 및 b =[b0, b1, ..., bN]이 주어지면 외적 [1]은 - [[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ .

두 벡터 a =[a0, a1, ..., aM] 및 b =[b0, b1, ..., bN]이 주어지면 외적 [1]은 - [[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]] 두 배열의 외부 곱을 얻으려면 Python에서 numpy.outer() 메서드를 사용합니다. numpy.ones()는 1로 채워진 주어진 모양과 유형의 새 배열을 반환합니다. numpy.linspace()는 지정된 간격 동안 균일한 간격의 숫자를 반환합니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - i