다항식을 거듭제곱하려면 Python에서 numpy.polynomial.polynomial.polypow() 메서드를 사용합니다. 거듭제곱으로 거듭제곱된 다항식 c를 반환합니다. 인수 c는 낮은 것에서 높은 것으로 정렬된 계수의 시퀀스입니다. 즉, [1,2,3]은 시리즈 1 + 2*x + 3*x**2입니다. 이 메서드는 몫과 나머지를 나타내는 계수 계열의 배열을 반환합니다. 첫 번째 매개변수 c는 낮은 차수에서 높은 차수로 정렬된 계열 계수 배열의 1차원 배열입니다. 두 번째 매개변수인 pow는 시리즈가 상승할 거듭제곱입니다. 세

점 x에서 다항식을 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 스칼라로 처리됩니다. 어느 경우든 x 또는 그 요소는 자신과 c의 요소와 함께 덧셈과 곱셈을 지원해야 합니다. 두 번째 매개변수 C는 차수 n에 대한 계수가 c[n]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c가 다차원이면 나머지 인덱스는 여러 다항식을 열거합니다. 2차원의 경우 계수는 c의 열에 저장된

점 x에서 다항식을 평가하려면 Python에서 polynomial.polyval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않고 스칼라로 처리됩니다. 어느 경우든 x 또는 그 요소는 자신과 c의 요소와 함께 덧셈과 곱셈을 지원해야 합니다. 두 번째 매개변수 C는 차수 n에 대한 계수가 c[n]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c가 다차원이면 나머지 인덱스는 여러 다항식을 열거합니다. 2차원의 경우 계수는 c의 열에 저장된 것으로 생각할 수 있습

점 (x, y)에서 2차원 다항식을 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyval2d() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 x와 y의 해당 값 쌍, 즉 매개변수 x, y로 구성된 점에서 2차원 다항식의 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 계수가 c[i,j]에

점 (x, y)에서 2차원 다항식을 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyval2d() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 x와 y의 해당 값 쌍, 즉 매개변수 x, y로 구성된 점에서 2차원 다항식의 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 계수가 c[i,j]에

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 나타냅니

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 나타냅니

다항식을 통합하려면 Python에서 polynomial.polyint() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 다항식 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 스케일링 인자는 변수의 선형 변화에 사용됩니다. 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

다항식을 통합하려면 Python에서 polynomial.polyint() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 다항식 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 스케일링 인자는 변수의 선형 변화에 사용됩니다. 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

Hermite_e 시리즈를 구별하려면 Python에서 hermite.hermeder() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Hermite 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

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 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

다항식을 통합하려면 Python에서 polynomial.polyint() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 다항식 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 스케일링 인자는 변수의 선형 변화에 사용됩니다. 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

다항식을 통합하려면 Python에서 polynomial.polyint() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 다항식 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 스케일링 인자는 변수의 선형 변화에 사용됩니다. 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

점 x에서 근으로 지정된 다항식을 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyvalfromroots() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수는 x입니다. x가 목록이나 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않고 스칼라로 처리됩니다. 두 경우 모두 x 또는 해당 요소는 r의 요소와 함께 덧셈과 곱셈을 지원해야 합니다. 두 번째 매개변수인 r은 근의 배열입니다. r이 다차원이면 첫 번째 인덱스는 루트 인덱스이고 나머지 인덱스는 여러 다항식을 열거합니다. 예를 들어, 2차원의 경우 각 다항식

점 x에서 근으로 지정된 다항식을 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyvalfromroots() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수는 x입니다. x가 목록이나 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않고 스칼라로 처리됩니다. 두 경우 모두 x 또는 해당 요소는 r의 요소와 함께 덧셈과 곱셈을 지원해야 합니다. 두 번째 매개변수인 r은 근의 배열입니다. r이 다차원인 경우 첫 번째 인덱스는 루트 인덱스이고 나머지 인덱스는 여러 다항식을 열거합니다. 예를 들어, 2차원의 경우 각 다

점 x에서 근으로 지정된 다항식을 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyvalfromroots() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수는 x입니다. x가 목록이나 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않고 스칼라로 처리됩니다. 두 경우 모두 x 또는 해당 요소는 r의 요소와 함께 덧셈과 곱셈을 지원해야 합니다. 두 번째 매개변수인 r은 근의 배열입니다. r이 다차원이면 첫 번째 인덱스는 루트 인덱스이고 나머지 인덱스는 여러 다항식을 열거합니다. 예를 들어, 2차원의 경우 각 다항식

주어진 차수의 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyvander()를 사용하십시오. 이 메서드는 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 반환된 행렬의 모양은 x.shape + (deg + 1,)이며, 여기서 마지막 인덱스는 x의 거듭제곱입니다. dtype은 변환된 x와 동일합니다. 매개변수 a는 점의 배열입니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtype이 float64 또는 complex128로 변환됩니다. x가 스칼라이면 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 결과

주어진 차수의 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyvander()를 사용하십시오. 이 메서드는 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 반환된 행렬의 모양은 x.shape + (deg + 1,)이며, 여기서 마지막 인덱스는 x의 거듭제곱입니다. dtype은 변환된 x와 동일합니다. 매개변수 a는 점의 배열입니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtype이 float64 또는 complex128로 변환됩니다. x가 스칼라이면 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 결

주어진 차수와 x, y, z 샘플 포인트의 의사 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] 형