Python

ポイントx、yで2Dルジャンドル級数を評価するには、Python Numpyのpolynomial.legendre.legval2d（）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から形成された点での2次元ルジャンドル級数の値を返します。 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はcです。 multidegreei、jの項の係数

Hermite_e多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでthehermite_e.hermevander2d（）を使用します。このメソッドは、疑似ファンデルモンド行列を返します。パラメータx、yは、すべて同じ形状の点座標の配列です。 dtypeは、要素のいずれかが複雑であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128のいずれかに変換されます。スカラーは1-D配列に変換されます。パラメータdegは、[x_deg、y_deg]の形式の最大度のリストです。 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

Hermite_e多項式とx、y、zサンプルポイントは、Python Numpyのhermite.hermevander3d（）を使用します。このメソッドは、疑似ファンデルモンド行列を返します。パラメータx、y、zは、すべて同じ形状の点座標の配列です。 dtypeは、要素のいずれかが複合であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128のいずれかに変換されます。スカラーは1-D配列に変換されます。パラメータdegは、[x_deg、y_deg、z_deg]の形式の最大度のリストです。 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 fr

xとyのデカルト積で2Dルジャンドル系列を評価するには、Python Numpyのthepolynomial.legendre.leggrid2d（）メソッドを使用します。このメソッドは、xとyのデカルト積の点での2次元チェビシェフ系列の値を返します。 cの次元が2次元未満の場合、2次元にするために、cの次元が暗黙的に追加されます。結果の形状は、c.shape [2：] + x.shape+y.shapeになります。 最初のパラメーターはx、yです。 2次元系列は、xとyのデカルト積の点で評価されます。 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

xとyのデカルト積で2Dルジャンドル系列を評価するには、Python Numpyのthepolynomial.legendre.leggrid2d（）メソッドを使用します。このメソッドは、xとyのデカルト積の点での2次元チェビシェフ系列の値を返します。 cの次元が2次元未満の場合、2次元にするために、cの次元が暗黙的に追加されます。結果の形状は、c.shape [2：] + x.shape+y.shapeになります。 最初のパラメーターはx、yです。 2次元系列は、xとyの直積の点で評価されます。 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

ルジャンドル系列を多項式に変換するには、Python Numpyのlaguerre.leg2poly（）メソッドを使用します ＃最低次数から最高次数の順に並べられたルジャンドル級数の係数を表す配列を、最低次数から最高次数の順に並べられた同等の多項式（「標準」基底に対して）の係数の配列に変換します。 ＃このメソッドは、最低次の項から最高に順序付けられた等価多項式の係数を含む1次元配列を返します。＃パラメーターcは、最低次の項から最高に順序付けられたルジャンドル級数係数を含む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

Hermite_e多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでthehermite_e.hermevander2d（）を使用します。このメソッドは、疑似ファンデルモンド行列を返します。パラメータx、yは、すべて同じ形状の点座標の配列です。 dtypeは、要素のいずれかが複雑であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128のいずれかに変換されます。スカラーは1-D配列に変換されます。パラメータdegは、[x_deg、y_deg]の形式の最大度のリストです。 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

エルミート多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでthehermite_e.hermevander2d（）を使用します。このメソッドは、疑似ファンデルモンド行列を返します。パラメータx、yは、すべて同じ形状の点座標の配列です。 dtypeは、要素のいずれかが複雑であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128のいずれかに変換されます。スカラーは1-D配列に変換されます。パラメータdegは、[x_deg、y_deg]の形式の最大度のリストです。 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

Hermite_eシリーズを区別するには、Pythonでhermite_e.hermeder（）メソッドを使用します。 1番目のパラメーターcは、Hermite_e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による乗算です。これは、変数の線形変化で使用するためのものです。 （デフォルト：1）。 4番目のパラメーター

Hermite_eシリーズを統合するには、Pythonでhermite_e.hermeint（）メソッドを使用します。 1番目のパラメーターcは、Hermite_e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は積分の順序であり、正でなければなりません。 （デフォルト：1）。 3番目のパラメーターkは、積分定数です。 lbndの最初の積分の値はリストの最初の値であり、lbndの2番目の積分の値は2番目の値です。k==[]（デフォルト）の場合、すべての定数はゼロに設定されます。 m ==

x、y、zのデカルト積で3Dルジャンドル系列を評価するには、Python Numpyのthepolynomial.legendre.leggrid3d（）メソッドを使用します。このメソッドは、xとzのデカルト積の点での3次元チェビシェフ系列の値を返します。 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 + y.shape+z.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、x、y、およびzの直積の点で評価されます。 xまたはyがリストまたはタプルの場合、最初にn

x、y、zのデカルト積で3Dルジャンドル系列を評価するには、Python Numpyのthepolynomial.legendre.leggrid3d（）メソッドを使用します。このメソッドは、xとzのデカルト積の点での3次元チェビシェフ系列の値を返します。 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 + y.shape+z.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、x、y、およびzの直積の点で評価されます。 xまたはyがリストまたはタプルの場合、最初にn

ポイントxでルジャンドル級数を評価するには、PythonNumpy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

ポイントx、yで2Dルジャンドル級数を評価するには、Python Numpyのpolynomial.legendre.legval2d（）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から形成された点での2次元ルジャンドル級数の値を返します。 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はcです。 multidegreei、jの項の係数

ポイントx、yで2Dルジャンドル級数を評価するには、Python Numpyのpolynomial.legendre.legval2d（）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から形成された点での2次元ルジャンドル級数の値を返します。 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はcです。 multidegreei、jの項の係数

整数除算演算は、リストやタプルなどの別のPythonシーケンスによってパンダシリーズの要素に適用することもできます。 整数除算演算を実行するには、pandasシリーズクラスのfloordiv（）メソッドを使用できます。これは、別のシリーズの対応する要素、またはスカラーまたはリストのようなオブジェクトによって、パンダシリーズオブジェクト間で要素ごとの整数除算演算を適用するために使用されます。 ここでは、floordiv（）メソッドがPythonリストの要素によってパンダシリーズの要素に対して整数除算演算を実行する方法を理解するためのいくつかの例について説明します。 例1 以下は、整数除算演

x、y、zのデカルト積で3D Hermite_eシリーズを評価するには、Pythonでthehermite_e.hermegrid3d（x、y、z、c）メソッドを使用します。このメソッドは、x、y、およびzのデカルト積の点での2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、x、y、およびzのデカルト積の点で評価されます。 x、 `y`、またはz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、anndarray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、次数i、jの項の係数がc [i、j]に含まれるように順序付けら

x、y、zのデカルト積で3Dルジャンドル系列を評価するには、Python Numpyのthepolynomial.legendre.leggrid3d（）メソッドを使用します。このメソッドは、xとzのデカルト積の点での3次元チェビシェフ系列の値を返します。 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 + y.shape+z.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、x、y、およびzの直積の点で評価されます。 xまたはyがリストまたはタプルの場合、最初にn

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

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