포인트 x에서 Hermite 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 hermite.hermval() 메서드를 사용하십시오. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 스칼라로 처리됩니다. 어느 경우든 x 또는 그 요소는 자체 및 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

x와 y의 데카르트 곱에 대한 2차원 체비쇼프 급수를 평가하려면 Python에서 다항식.chebgrid2d(x, y, c) 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 2차원 체비쇼프 급수의 값을 반환합니다. c의 차원이 2개 미만인 경우 1차원이 암시적으로 모양에 추가되어 2차원이 됩니다. 결과의 모양은 c.shape[2:] + x.shape + y.shape입니다. 매개변수 x와 y는 2차원 계열이며 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 평가됩니다. x 또는 y가 목록 또는 튜플이면 먼저 ndarray로 변환

x와 y의 데카르트 곱에 대한 2차원 체비쇼프 급수를 평가하려면 Python에서 다항식.chebgrid2d(x, y, c) 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 2차원 체비쇼프 급수의 값을 반환합니다. c의 차원이 2개 미만인 경우 1차원이 암시적으로 모양에 추가되어 2차원이 됩니다. 결과의 모양은 c.shape[2:] + x.shape + y.shape입니다. 매개변수 x와 y는 2차원 계열이며 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 평가됩니다. x 또는 y가 목록 또는 튜플이면 먼저 ndarray로 변환

x와 y의 데카르트 곱에 대한 3차원 다항식을 평가하려면 Python에서 polynomial.polygrid3d(x,y, c) 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 2차원 다항식의 값을 반환합니다. 첫 번째 매개변수 x,y,z는 x, y, z의 데카르트 곱의 점에서 평가되는 3차원 계열입니다. x,`y`, 또는 z가 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다. 두 번째 매개변수 c는 차수 i,j에 대한 계수가

x, y, z의 데카르트 곱에 대한 3차원 다항식을 평가하려면 Python에서 polynomial.polygrid3d(x, y,z) 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 2차원 다항식의 값을 반환합니다. 첫 번째 매개변수 x,y,z는 x, y, z의 데카르트 곱의 점에서 평가되는 3차원 계열입니다. x,`y`, 또는 z가 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다. 두 번째 매개변수 c는 차수i,j에 대한 계수

다항식을 구별하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyder() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 m번 미분된 다항식 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다(스케일링 계수는 변수의 선형 변경에 사용하기 위한 것입니다). 인수 c는 각 축을 따라 낮은 차수에서 높은 차수의 계수 배열입니다. 예를 들어 [1,2,3]은 다항식 1 + 2*x +3*x**2를 나타내는 반면 [[1,2],[1 ,2]]는 axis=0이 x이고 axis=1이 y인 경우 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y를 나타냅니다.

주어진 차수의 Pseudo-Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyvander2()를 사용합니다. 이 메서드는 각도 및 샘플 포인트(x, y)의 의사 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 매개변수 x와 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 라이브

하나의 Hermite 계열을 다른 계열로 빼려면 PythonNumpy에서 polynomial.hermite.hermsub() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 차이의 Hermite 계열을 나타내는 배열을 반환합니다. 두 Hermite 계열 c1 - c2의 차이를 반환합니다. 계수의 시퀀스는 가장 낮은 차수에서 가장 높은 것까지입니다. 즉, [1,2,3]은 시리즈 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2를 나타냅니다. 매개변수 c1 및 c2는 낮은 값에서 높은 순서로 정렬된 Hermite 계열 계수의 1차원 배열입니다. 단계 먼저 필요한

포인트 x에서 Hermite 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 hermite.hermval() 메서드를 사용하십시오. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 스칼라로 처리됩니다. 어느 경우든 x 또는 그 요소는 자체 및 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

주어진 차수의 Pseudo-Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyvander2()를 사용합니다. 이 방법은 도 및 샘플 포인트(x, y)의 의사 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 매개변수 x와 y는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtype이 float64 또는 complex128로 변환됩니다. 스칼라는 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg] 형식의 최대 각도 목록입니다. 단계 먼저 필요한 라이

Chebyshev 시리즈를 구별하려면 Python Numpy에서 polynomial.chebder() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 도함수의 Chebyshev 시리즈를 반환합니다. 축을 따라 m번 미분된 체비쇼프 시리즈 계수를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 인수 c는 각 축을 따라 낮은 차수에서 높은 차수의 계수 배열입니다. 예를 들어 [1,2,3]은 시리즈1*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2를 나타내는 반면 [[1,2],[1,2 ]]는 1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) +2*

Chebyshev 시리즈를 구별하려면 Python Numpy에서 polynomial.chebder() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 도함수의 Chebyshev 시리즈를 반환합니다. 축을 따라 m번 미분된 체비쇼프 시리즈 계수를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 인수 c는 각 축을 따라 낮은 차수에서 높은 차수의 계수 배열입니다. 예를 들어 [1,2,3]은 시리즈1*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2를 나타내는 반면 [[1,2],[1,2 ]]는 1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) +2*

주어진 차수의 Pseudo-Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyvander2()를 사용합니다. 이 메서드는 각도 및 샘플 포인트(x, y)의 의사 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 매개변수 x와 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 라이브

Chebyshev 다항식과 x, y, z 샘플 포인트의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 chebyshev.chebvander()를 사용합니다. 이 메서드는 도 및 샘플 포인트(x, y, z)의 의사 Vandermondematrix를 반환합니다. 매개변수 x, y, z는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtypes가 float64 또는 complex128로 변환됩니다. 스칼라는 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg, z_

다항식을 구별하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyder() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 m번 미분된 다항식 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다(스케일링 계수는 변수의 선형 변경에 사용하기 위한 것입니다). 인수 c는 각 축을 따라 낮은 차수에서 높은 차수의 계수 배열입니다. 예를 들어 [1,2,3]은 다항식 1 + 2*x +3*x**2를 나타내는 반면 [[1,2],[1 ,2]]는 axis=0이 x이고 axis=1이 y인 경우 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y를 나타냅니다.

다항식을 구별하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyder() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 m번 미분된 다항식 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다(스케일링 계수는 변수의 선형 변경에 사용하기 위한 것입니다). 인수 c는 각 축을 따라 낮은 차수에서 높은 차수의 계수 배열입니다. 예를 들어 [1,2,3]은 다항식 1 + 2*x +3*x**2를 나타내는 반면 [[1,2],[1 ,2]]는 axis=0이 x이고 axis=1이 y인 경우 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y를 나타냅니다.

다항식 계수의 1차원 배열의 크기 조정된 컴패니언 행렬을 반환하려면 Python Numpy에서 chebyshev.chebcompanion() 메서드를 반환합니다. 기초 다항식은 c가 체비쇼프 기초 다항식일 때 동반 행렬이 대칭이 되도록 스케일링됩니다. 이것은 스케일링되지 않은 경우보다 더 나은 고유값 추정치를 제공하고 기저 다항식의 경우 고유값을 얻기 위해 numpy.linalg.eigvalsh를 사용하면 고유값이 실수임을 보장합니다. 이 메서드는 차원(deg, deg)의 Scaledcompanion 행렬을 반환합니다. 매개변수 c

데이터에 대한 Chebyshev 시리즈의 최소 제곱 맞춤을 얻으려면 PythonNumpy에서 chebyshev.chebfit()을 사용합니다. 이 방법은 낮은 것에서 높은 순서로 체비쇼프 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 y는 샘플 점의 y 좌표입니다. 동일한 x 좌표를 공유하는 여러 샘플 포인트 세트는 열당 하나의 데이터 세트를 포함하는 2-Darray를 y에 대해 전달하여 polyfit

Hermite 시리즈에 x(여기서 x는 독립 변수)를 곱하려면 Python Numpy에서 다항식.hermite.hermmulx() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 곱셈의 결과를 나타내는 배열을 반환합니다. 매개변수 c는 낮은 것에서 높은 순서로 정렬된 Hermite 급수 계수의 1차원 배열입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H 배열 생성 - c = np.array([1, 2, 3]) 배열 표시 - pri

하나의 Hermite 계열을 다른 계열에 곱하려면 PythonNumpy에서 polynomial.hermite.hermmul() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 제품의 Hermite 시리즈를 나타내는 배열을 반환합니다. 두 Hermite 시리즈 c1 * c2의 곱을 반환합니다. 인수는 가장 낮은 항에서 가장 높은 것까지 계수의 시퀀스입니다. 예를 들어 [1,2,3]은 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2 계열을 나타냅니다. 매개변수 1-Darrays of Hermite 시리즈 계수는 낮은 것에서 높은 순서로 정렬됩니다. 단계 먼저