주어진 차수와 샘플 포인트(x, y, z)의 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyvander3d()를 사용합니다. 이 메서드는 각도 deg 및 샘플 포인트(x, y, z)의 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

주어진 차수와 샘플 포인트(x, y, z)의 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyvander3d()를 사용합니다. 이 메서드는 도 및 샘플 포인트(x, y, z)의 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 각

다항식 계수의 1차원 배열의 컴패니언 행렬을 반환하려면 Python Numpy에서 polynomial.polycompanion() 메서드를 반환합니다. 거듭제곱 급수의 컴패니언 행렬은 기저를 스케일링하여 대칭이 될 수 없으므로 이 함수는 직교 다항식의 함수와 다릅니다. 이 메서드는 차원(deg, deg)의 컴패니언 행렬을 반환합니다. 매개변수 c는 낮은 차수에서 높은 차수로 정렬된 다항식 계수의 1차원 배열입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy as np from numpy.polynomial

데이터에 대한 다항식의 최소제곱 맞춤을 얻으려면 Python Numpy에서 polynomial.polyfit()을 사용합니다. 이 메서드는 낮은 것에서 높은 순서로 다항식 계수를 반환합니다. y가 2차원이면 coef의 k열에 있는 계수는 y의 k번째 열에 있는 데이터에 대한 다항식 피팅을 나타냅니다. 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 점 세트는 열당 하나의 데이터 세트가 포함된 2차원 배열을 y에 대해 전달하여

다항식에서 작은 후행 계수를 제거하려면 Python Numpy에서 polynomial.polytrim() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 후행 0이 제거된 1차원 배열을 반환합니다. 결과 시리즈가 비어 있으면 단일 0을 포함하는 시리즈가 반환됩니다. 작음은 절대값이 작음을 의미하며 매개변수 tol에 의해 제어됩니다. 후행은 예를 들어 [0, 1, 1, 0, 0]에서 가장 높은 차수 계수를 의미합니다(0 + x + x**2 + 0*x**3 + 0*x**4를 나타냅니다. ) 3차 및 4차 계수는 모두 트리밍됩니다. 매개변수 c는 가

하나의 Chebyshev 시리즈를 다른 시리즈에 추가하려면 Python Numpy에서 polynomial.chebyshev.chebadd() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 합계의 체비쇼프 급수를 나타내는 배열을 반환합니다. 두 체비쇼프 급수 c1 + c2의 합을 반환합니다. 인수는 최하위 항에서 최상위 항으로 정렬된 계수 시퀀스입니다. 즉, [1,2,3]은 T_0 + 2*T_1 + 3*T_2 계열을 나타냅니다. 매개변수 c1 및 c2는 낮은 것에서 높은 순서로 정렬된 Chebyshev 급수 계수의 1차원 배열입니다. 단계 먼저

하나의 Chebyshev 시리즈를 다른 Chebyshev 시리즈로 빼려면 Python Numpy에서 polynomial.chebyshev.chebsub() 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 차이를 나타내는 체비쇼프 계열 계수의 배열을 반환합니다. 두 체비쇼프 급수 c1 - c2의 차이를 반환합니다. 계수의 시퀀스는 가장 낮은 차수부터 가장 높은 항까지입니다. 즉, [1,2,3]은 시리즈 T_0 + 2*T_1 + 3*T_2를 나타냅니다. 매개변수 c1 및 c2는 낮은 것에서 높은 순서로 정렬된 Chebyshev 급수 계수의 1차원

Chebyshev 시리즈에 독립 변수를 곱하려면 Python Numpy에서 polynomial.chebyshev.chebmulx() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 곱셈의 결과를 나타내는 배열을 반환합니다. 매개변수 c1 및 c2는 낮은 것에서 높은 순서로 정렬된 Chebyshev 급수 계수의 1차원 배열입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다. - import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C 배열 생성 - x = np.array([1, 2, 3])

Hermite_e 시리즈를 구별하려면 Python에서 hermite_e.hermeder() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 c는 Hermite_e 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수에 따라 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

Hermite_e 시리즈를 구별하려면 Python에서 hermite_e.hermeder() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 c는 Hermite_e 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수에 따라 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

x와 y의 데카르트 곱에 대한 2차원 Hermite_e 시리즈를 평가하려면 Python에서 hermite_e.hermegrid2d(x, y, c) 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 2차원 다항식의 값을 반환합니다. 매개변수는 x, y입니다. 2차원 계열은 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 평가됩니다. x 또는 y가 목록 또는 튜플이면 먼저 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 있고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리됩니다. 매개변수 c는 차수 i,j에 대한 계수가 c[

x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3차원 Hermite_e 시리즈를 평가하려면 Python에서 hermite.hermegrid3d(x, y, z, c) 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x, y 및 z의 데카르트 곱의 점에서 3차원 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. 매개변수 c는

x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3차원 Hermite_e 시리즈를 평가하려면 Python에서 hermite_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. 매개변수 c

점(x, y, z)에서 3차원 다항식을 평가하려면 PythonNumpy에서 polynomial.polyval3d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x, y, z에서 해당 값의 3배로 구성된 점에 대한 다차원 다항식의 값을 반환합니다. 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. 매개변수

점 x에서 Chebyshev 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 chebyshev.chebval(() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 다음과 같이 처리됩니다. 스칼라 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 경

점 x에서 Chebyshev 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 chebyshev.chebval(() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 다음과 같이 처리됩니다. 스칼라 어떤 경우든 x 또는 그 요소는 자신과 c의 요소에 대한 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

점 (x, y)에서 2차원 체비쇼프 급수를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.chebval2d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 y의 해당 값 쌍, 즉 매개변수 x, y에서 형성된 점에서 2차원 체비쇼프 시리즈의 값을 반환합니다. 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. 매개변수 c는 다차 i,j 항의 계

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 차수 i,j에 대한 계

점 (x, y)에서 2차원 체비쇼프 급수를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.chebval2d() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 x와 y, 즉 매개변수 x, y의 해당 값 쌍에서 형성된 점에서 2차원 체비쇼프 시리즈의 값을 반환합니다. 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. 매개변수 c는 다차 i,j 항의 계수

점 (x, y, z)에서 Evaluate a 3-D Chebyshev series를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.chebval3d() 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 x, y 및 z에서 해당 값의 3배로 구성된 다차원 다항식 onpoints의 값을 반환합니다. 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