Legendre 계열을 통합하려면 Python에서 polynomial.legendre.legint() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 르장드르 급수 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 스케일링 인자는 변수의 선형 변화에 사용됩니다. 첫 번째 매개변수 c는 르장드르 급수 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 differentaxis는 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 정도를 가진 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 적분

Legendre 계열을 통합하려면 Python에서 polynomial.legendre.legint() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 르장드르 급수 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 스케일링 계수는 변수의 선형 변경에 사용됩니다. 첫 번째 매개변수 c는 르장드르 급수 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수와 함께 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 적분 차수이며 양수여야

하나의 Hermite_e 시리즈를 다른 시리즈에 곱하려면 Python Numpy에서 polynomial.hermite.hermemul() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 제품의 Hermite_e 시리즈를 나타내는 배열을 반환합니다. 두 Hermite_e 시리즈 c1 * c2의 곱을 반환합니다. 인수는 가장 낮은 순서의 항에서 가장 높은 순서로 계수의 시퀀스입니다. 예를 들어 [1,2,3]은 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2 계열을 나타냅니다. 낮은 값에서 높은 순서로 정렬된 Hermite_e 시리즈 계수의 매개변수 1차원 배열입

하나의 Hermite_e 시리즈를 다른 시리즈로 나누려면 Python Numpy에서 polynomial.hermite.hermediv() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 몫과 나머지를 나타내는 Hermite_e 계열 계수의 배열을 반환합니다. 두 Hermite_e 시리즈 c1 / c2의 나머지가 있는 몫을 반환합니다. 인수는 최하위 항에서 가장 높은 계수의 시퀀스입니다. 예를 들어 [1,2,3]은 P_0 + 2*P_1 +3*P_2 계열을 나타냅니다. 매개변수 c1 및 c2는 낮은 값에서 높은 순서로 정렬된 Hermite_e 시리

점 (x, y)에서 2D Hermite_e 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 hermite.hermeval2d() 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 다

점(x, y, z)에서 3D Hermite_e 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 hermite.hermeval3d() 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, z 중 하나라도 리스트나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스

x, y, z 샘플 포인트가 있는 르장드르 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 legendre.legvander3d() 메서드를 사용합니다. 도 및 샘플 포인트(x, y, z)의 의사 방데르몽드 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 각도 목록

x, y, z 샘플 포인트가 있는 르장드르 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 legendre.legvander3d() 메서드를 사용합니다. 도 및 샘플 포인트(x, y, z)의 의사 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 매개변수 x, y, z는 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, z_deg] 형식의

x와 y의 데카르트 곱에 대한 2차원 Hermite_e 시리즈를 평가하려면 Python에서 thehermite.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 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다. 매개변수 c는 차수 i,j에 대한 계수가 c[i,

x와 y의 데카르트 곱에 대한 2차원 Hermite_e 시리즈를 평가하려면 Python에서 thehermite.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 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다. 매개변수 c는 차수 i,j에 대한 계수가 c[i,

르장드르 계열을 구별하려면 Python에서 polynomial.laguerre.legder() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 m번 미분된 르장드르 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 첫 번째 매개변수 c는 르장드르 급수 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 정도에 따라 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 취한 도함수의 수이며 음수가 아니어야 합니다. (기본값:1). 세 번째 매개변수인 scl은 스칼라입니다. 각 미분에 scl을 곱합

르장드르 계열을 구별하려면 Python에서 polynomial.laguerre.legder() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 m번 미분된 르장드르 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 첫 번째 매개변수 c는 르장드르 급수 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 differentaxis는 해당 인덱스에 의해 제공된 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 미분

Hermite_e 시리즈를 구별하려면 Python에서 hermite_e.hermeder() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Hermite_e 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 정도를 가진 다른 변수에 대응합니다. 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 것입니

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 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 c

Hermite_e 시리즈를 통합하려면 Python에서 hermite_e.hermeint() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Hermite_e 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원이면 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수를 가진 다른 변수에 대응합니다. 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

Hermite_e 시리즈를 통합하려면 Python에서 hermite_e.hermeint() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Hermite_e 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 정도를 가진 다른 변수에 대응합니다. 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

르장드르 다항식 계수의 1차원 배열의 크기 조정된 컴패니언 행렬을 반환하려면 Python Numpy에서legendre.legcompanion() 메서드를 사용합니다. 르장드르 다항식의 일반적인 컴패니언 행렬은 c가 기저 라게르 다항식일 때 이미 대칭이므로 스케일링이 적용되지 않습니다. 차원(deg, deg)의 크기가 조정된 컴패니언 행렬을 반환합니다. 매개변수 c는 낮은 차수에서 높은 차수로 정렬된 르장드르 계열 계수의 1차원 배열입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - numpy를 np로 가져오기 from nump

데이터에 대한 Legendre 시리즈의 최소 제곱 맞춤을 얻으려면 Pythonnumpy에서 legendre.legfit() 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 낮은 것에서 높은 순서로 르장드르 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 yare는 샘플 포인트의 y 좌표입니다. 동일한 x좌표를 공유하는 여러 샘플 포인트 세트는 열당 하나의 데이터 세트를 포함하는 2차원 배열을 y에 대해 전달하여 po

Legendre 다항식에서 작은 후행 계수를 제거하려면 Python numpy에서 legendre.legtrim() 메서드를 사용하십시오. 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 나타냄). 3차 및 4차 계수 모두 트리밍됩니다. 매개변수 c

Hermite_e 시리즈를 통합하려면 Python에서 hermite_e.hermeint() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Hermite_e 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 정도를 가진 다른 변수에 대응합니다. 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