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ポイントxでHermite_eシリーズを評価するには、Python Numpyのhermite.hermeval（）メソッドを使用します.1番目のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合はndarrayに変換され、それ以外の場合は変更されずに残され、スカラー。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。 2番目のパラメーターCは、次数の項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納されていると考えることができま

ポイントxでHermite_eシリーズを評価するには、Python Numpyのhermite.hermeval（）メソッドを使用します.1番目のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合はndarrayに変換され、それ以外の場合は変更されずに残され、スカラー。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。 2番目のパラメーターCは、次数の項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納されていると考えることができま

ポイントxで3Dラゲール系列を評価するには、Python Numpyのpolynomial.laguerre.lagval3d（）メソッドを使用します。このメソッドは、x、y、およびzからの対応する値のトリプルで形成された点の多次元多項式の値を返します。 cの次元が3次元未満の場合、その形状に暗黙的に追加されて3Dになります。結果の形状はc.shape[3：]+x.shapeになります。 最初のパラメーターはx、y、zです。 3次元系列は、点（x、y、z）で評価されます。ここで、x、y、およびzは同じ形状である必要があります。 x、y、またはzのいずれかがリストまたはタプルの場合、最初にan

ポイントx、y、2で3Dラゲール系列を評価するには、Python Numpyのpolynomial.laguerre.lagval3d（）メソッドを使用します。このメソッドは、x、y、およびzからの対応する値のトリプルで形成された点の多次元多項式の値を返します。 cの次元が3次元未満の場合、3次元にするために、cの次元が暗黙的にその形状に追加されます。結果の形状はc.shape[3：]+x.shapeになります。最初のパラメーターはx、y、zです。 3次元系列は、点（x、y、z）で評価されます。ここで、x、y、およびzは同じ形状である必要があります。 x、y、またはzのいずれかがリストまたは

ポイント（x、y）で2Dラゲール系列を評価するには、Python Numpyのpolynomial.laguerre.lagval2d（）メソッドを使用します。このメソッドは、xとyの対応する値のペアで形成された点での2次元多項式の値を返します。 最初のパラメーターはx、yです。 2次元系列は、xとymustが同じ形状である点（x、y）で評価されます。 xまたはyがリストまたはタプルの場合、最初にndarrayに変換されます。それ以外の場合は変更されず、ndarrayでない場合は、スカラーとして扱われます。 2番目のパラメーターCは、multidegreei、jの項の係数がc [i、j]に

ポイント（x、y）で2D Hermite_eシリーズを評価するには、PythonNumpyのhermite.hermeval2d（）メソッドを使用します。このメソッドは、xとyからの対応する値のペアで形成された点での2次元多項式の値を返します。 最初のパラメーターはx、yです。 2次元系列は、xとymustが同じ形状である点（x、y）で評価されます。 xまたはyがリストまたはタプルの場合、最初にndarrayに変換されます。それ以外の場合は変更されず、ndarrayでない場合は、スカラーとして扱われます。 2番目のパラメーターCは、multidegreei、jの項の係数がc [i、j]に含

ポイント（x、y）で2D Hermite_eシリーズを評価するには、PythonNumpyのhermite.hermeval2d（）メソッドを使用します。このメソッドは、xとyからの対応する値のペアで形成された点での2次元多項式の値を返します。 最初のパラメーターはx、yです。 2次元系列は、xとymustが同じ形状である点（x、y）で評価されます。 xまたはyがリストまたはタプルの場合、最初にndarrayに変換されます。それ以外の場合は変更されず、ndarrayでない場合は、スカラーとして扱われます。 2番目のパラメーターCは、multidegreei、jの項の係数がc [i、j]に含

Legendreシリーズを区別するには、Pythonでpolynomial.laguerre.legder（）メソッドを使用します。軸に沿ってm回微分されたルジャンドル級数係数cを返します。各反復で、結果はsclで乗算されます 最初のパラメーターcは、ルジャンドル級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は、対応するインデックスによって与えられる各軸の次数を持つ異なる変数に対応します.2番目のパラメーターmは、取得される導関数の数であり、負でない必要があります。 （デフォルト：1）。 3番目のパラメーターsclはスカラーです。各微分はsclで乗算されます。最終結果はscl**mによる乗

点xの多次元配列でLegendre系列を評価するには、Python Numpyのpolynomial.legendre.legval（）メソッドを使用します。最初のパラメーターはxです。 xがリストまたはタプルの場合は、ndarrayに変換されます。それ以外の場合は、変更されずにスカラーとして扱われます。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。 2番目のパラメーターCは、次数nの項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。 2次元の場合、係数

Legendreシリーズを区別するには、Pythonでpolynomial.laguerre.legder（）メソッドを使用します。軸に沿ってm回微分されたルジャンドル級数係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます。最初のパラメーターcは、ルジャンドル級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は、対応するインデックスによって与えられる各軸の次数を持つ異なる変数に対応します。 2番目のパラメーターmは、取られる導関数の数であり、負でない必要があります。 （デフォルト：1）。 3番目のパラメーターsclはスカラーです。各微分はsclで乗算されます。最終結果はscl**mによる乗

Hermite_e級数をべき級数にするには、PythonNumpyのpolynomial.hermite.hermepow（）メソッドを使用します。このメソッドは、Hermite_eシリーズのパワーを返します。パワーパウに上げられたHermite_eシリーズcを返します。引数cは、低から高の順に並べられた係数のシーケンスです。つまり、[1,2,3]はシリーズP_0 + 2 * P_1 + 3*P_2です。パラメータcは、低から高に順序付けられたHermite_e級数係数の1次元配列です。 パラメータpowは、シリーズが発生するパワーです。パラメータmaxpowerは、許可される最大電力です。

あるチェビシェフ系列を別の系列に乗算するには、Pythonでpolynomial.chebyshev.chebmul（）メソッドを使用します。このメソッドは、それらの積を表すチェビシェフ級数係数の配列を返します。 2つのチェビシェフシリーズc1*c2の積を返します。引数は、最低次の「項」から最高次までの係数のシーケンスです。たとえば、[1,2,3]は系列T_0 + 2 * T_1 + 3*T_2を表します。パラメータc1とc2は、低から高の順に並べられたチェビシェフ級数係数の1次元配列です。 ステップ まず、必要なライブラリをインポートします- import numpy as np from

ポイントxでHermite_eシリーズを評価するには、Python Numpyのhermite.hermeval（）メソッドを使用します.1番目のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合はndarrayに変換され、それ以外の場合は変更されずに残され、スカラー。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。 2番目のパラメーターCは、次数の項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納されていると考えることができま

あるチェビシェフ系列を別の系列で分割するには、Python Numpyのpolynomial.chebyshev.chebdiv（）メソッドを使用します。このメソッドは、商と剰余を表すチェビシェフ級数係数の配列を返します。 2つのチェビシェフシリーズc1/c2の剰余の商を返します。引数は、最低次の「項」から最高次の係数のシーケンスです。たとえば、[1,2,3]は系列T_0 + 2 * T_1 + 3*T_2を表します。パラメータc1とc2は、低から高の順に並べられたチェビシェフ級数係数の1次元配列です。 ステップ まず、必要なライブラリをインポートします- import numpy as

Chebyshev級数をべき級数にするには、Python Numpyのchebyshev.chebpow（）メソッドを使用します。パワーパウに上げられたチェビシェフシリーズcを返します。引数cは、低から高の順に並べられた係数のシーケンスです。つまり、[1,2,3]はシリーズT_0 + 2 * T_1 + 3*T_2です。このメソッドは、Chebyshevシリーズのパワーを返します。 パラメータcは、低から高の順に並べられたチェビシェフ級数係数の1次元配列です。パラメータpowerは、シリーズが発生するパワーです。パラメータmaxpowerは、許可される最大電力です。これは主に、シリーズの成長

ポイントxでチェビシェフ系列を評価するには、Python Numpyのchebyshev.chebval（（）メソッドを使用します.1番目のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合はndarrayに変換され、それ以外の場合は変更されずに処理されますスカラーとして。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。 2番目のパラメーターCは、次数nの項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。 2次元の場合、係数はcの列に格納されていると考えること

ポイントxでチェビシェフ系列を評価するには、Python Numpyのchebyshev.chebval（（）メソッドを使用します.1番目のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合はndarrayに変換され、それ以外の場合は変更されずに処理されますいずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。2番目のパラメーターCは、次数nの項の係数がcに含まれるように順序付けられた係数の配列です。 [n]。cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納されていると考えることができます。 3番

ポイント（x、y）で2次元チェビシェフ系列を評価するには、Python Numpyのpolynomial.chebval2d（）メソッドを使用します。このメソッドは、xとyの対応する値のペア、つまりパラメーターx、yから形成された点で、2次元のチェビシェフ系列の値を返します。 2次元系列は、点（x、y）で評価されます。ここで、xとyは同じ形状である必要があります。 xまたはyがリストまたはタプルの場合、最初にndarrayに変換されます。それ以外の場合は変更されず、ndarrayでない場合は、スカラーとして扱われます。 パラメータcは、多次数i、jの項の係数がc [i、j]に含まれるように順

ポイント（x、y、z）での3Dチェビシェフ系列の評価を評価するには、Python Numpyのpolynomial.chebval3d（）メソッドを使用します。このメソッドは、x、y、およびzからの対応する値のトリプルで形成された点の多次元多項式の値を返します。 パラメータはx、y、zです。 3次元系列は、点（x、y、z）で評価されます。ここで、x、y、およびzは同じ形状である必要があります。 x、y、またはzのいずれかがリストまたはタプルである場合、最初にndarrayに変換されます。それ以外の場合は変更されず、ndarrayでない場合は、スカラーとして扱われます。 ＃パラメータcは、多

ポイント（x、y、z）で3Dチェビシェフ系列を評価するには、Python Numpyのpolynomial.chebval3d（）メソッドを使用します。このメソッドは、x、y、およびzからの対応する値のトリプルで形成された点の多次元多項式の値を返します。 パラメータはx、y、zです。 3次元系列は、点（x、y、z）で評価されます。ここで、x、y、およびzは同じ形状である必要があります。 x、y、またはzのいずれかがリストまたはタプルである場合、最初にndarrayに変換されます。それ以外の場合は変更されず、ndarrayでない場合は、スカラーとして扱われます。 パラメータcは、多次数i、j