Python

numpy.linspace 関数は、定義された間隔内に等間隔の数値のセットを作成するために使用されます。 構文 numpy.linspace(start, stop, num = 50, endpoint = True/False, retstep = False/True, dtype = None) パラメータ 関数は次のパラメータを受け入れることができます- 開始 −シーケンスの開始。デフォルトでは、ゼロと見なされます。 停止 −シーケンスのエンドポイント。 num −開始と停止の間に生成される要素の数。 エンドポイント −停止値を出力配列に含めるかどう

numpy.logspace 対数スケールで等間隔に配置された数値のセットを返します。その構文は次のとおりです- numpy.logspace(start, stop, num = 50, endpoint = True/False, base = 10.0, dtype = None) パラメータ ログスペース 関数は次のパラメータを受け入れることができます- 開始 −シーケンスの開始。デフォルトはゼロです。 停止 −シーケンスのエンドポイント。 num −開始シーケンスと停止シーケンスの間に生成される要素の数。 エンドポイント −停止するかどうかを制御します

numpy.geomspace（） 対数スケールで等間隔に配置された数値のセットを返します（等比数列）。 リンスペース −ジオムスペースに似ていますが、ログとベースを使用してエンドポイントを指定します。 ログスペース −等比数列に似ていますが、等比数列ではなく算術で指定された端点です。 構文 numpy.goemspace(start, stop, num = 50, endpoint = True/False, dtype = None) パラメータ 上記の関数は、次のパラメータを受け入れることができます- 開始 −シーケンスの開始。デフォルトはゼロです。 停止

numpy.reshape（） データを変更せずに配列に新しい形状を与えます。その構文は次のとおりです- numpy.reshape(arr, newshape, order='C') パラメータ numpy.reshape（） 次のパラメータを受け入れることができます- 到着 −入力配列。 形 −シーケンスのエンドポイント 新しい形 −整数の場合、結果はその長さの1次元配列になり、1つの次元は-1になります。 注文 −入力配列要素を読み取る順序を定義します。 順序が「C」の場合、最後のインデックスが最も速く変化し、最初の軸のインデックスがゆっ

numpy.meshgrid（） 座標ベクトルから座標行列を返すために使用されます。その構文は次のとおりです- numpy.meshgrid(*xi, **kwargs) パラメータ メッシュグリッド 次のパラメータを受け入れることができます- x1、x2、…、xn −グリッドの座標を表します。 インデックス作成 −これは、デフォルトでデカルトの「xy」と出力の行列「ij」のインデックスを定義するオプションのパラメータです。 まばら −これはオプションのパラメータです。メモリを節約するためにスパースグリッドを使用する場合は、このパラメータをTrueに設定する必要がありま

Laguerreシリーズを区別するには、Pythonでlaguerre.lagder（）メソッドを使用します。このメソッドは、軸に沿ってm回微分されたラゲール系列係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます。引数cは、各軸に沿った低次から高次までの係数の配列です。たとえば、[1,2,3]は級数1 * L_0 + 2 * L_1 + 3 * L_2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は1 * L_0（x）* L_0（y）+ 1 * L_1（x）* L_0（y）+ 2 * L_0（x）* L_1（y）+ 2 * L_1（x）* L_1（y ）axis =0がxで、axis=1がyの場合。

ラゲール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thelaguerre.lagvander2d（）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。返される行列の形状はx.shape+（deg + 1、）です。ここで、最後のインデックスは対応するラゲール多項式の次数です。 dtypeは、変換されたxと同じになります。 パラメータx、yは、点の配列を返します。 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に変換されます。 xがスカラーの場合、1次元配列に変換されます。パラメーターdegは、[

ラゲール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thelaguerre.lagvander2d（）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。返される行列の形状はx.shape+（deg + 1、）です。ここで、最後のインデックスは対応するラゲール多項式の次数です。 dtypeは、変換されたxと同じになります。 パラメータx、yは、点の配列を返します。 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に変換されます。 xがスカラーの場合、1次元配列に変換されます。パラメーターdegは、[

ラゲール多項式係数の1次元配列のスケーリングされたコンパニオン行列を返すには、Python Numpyでthelaguerre.lagvander3d（）を使用します。 cが基底ラゲール多項式である場合、ラゲール多項式の通常のコンパニオン行列はすでに対称であるため、スケーリングは適用されません。 次元（deg、deg）のコンパニオン行列を返します。パラメータcは、低次から高次の順に並べられたLaguerreseries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 numpy.polynomial import

Laguerre系列の最小二乗適合をデータに取得するには、Pythonnumpyのlaguerre.lagfit（）メソッドを使用します。このメソッドは、低から高の順に並べられたラゲール係数を返します。 yが2次元の場合、yの列kのデータの係数は列kにあります。 パラメータxは、M個のサンプル（データ）ポイント（x [i]、y [i]）のx座標です。パラメータyは、サンプルポイントのy座標です。同じxcoordinateを共有するサンプルポイントのいくつかのセットは、列ごとに1つのデータセットを含む2次元配列をyに渡すことにより、polyfitへの1回の呼び出しに（独立して）適合させることが

Laguerreシリーズを区別するには、Pythonでlaguerre.lagder（）メソッドを使用します。このメソッドは、軸に沿ってm回微分されたラゲール系列係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます。引数cは、各軸に沿った低次から高次までの係数の配列です。たとえば、[1,2,3]は級数1 * L_0 + 2 * L_1 + 3 * L_2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は1 * L_0（x）* L_0（y）+ 1 * L_1（x）* L_0（y）+ 2 * L_0（x）* L_1（y）+ 2 * L_1（x）* L_1（y ）axis =0がxで、axis=1がyの場合。

Laguerreシリーズを区別するには、Pythonでlaguerre.lagder（）メソッドを使用します。このメソッドは、軸に沿ってm回微分されたラゲール系列係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます。引数cは、各軸に沿った低次から高次までの係数の配列です。たとえば、[1,2,3]は級数1 * L_0 + 2 * L_1 + 3 * L_2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は1 * L_0（x）* L_0（y）+ 1 * L_1（x）* L_0（y）+ 2 * L_0（x）* L_1（y）+ 2 * L_1（x）* L_1（y ）axis =0がxで、axis=1がyの場合。

Laguerreシリーズを区別するには、Pythonでlaguerre.lagder（）メソッドを使用します。このメソッドは、軸に沿ってm回微分されたラゲール系列係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます。引数cは、各軸に沿った低次から高次までの係数の配列です。たとえば、[1,2,3]は級数1 * L_0 + 2 * L_1 + 3 * L_2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は1 * L_0（x）* L_0（y）+ 1 * L_1（x）* L_0（y）+ 2 * L_0（x）* L_1（y）+ 2 * L_1（x）* L_1（y ）axis =0がxで、axis=1がyの場合。

Laguerreシリーズを統合するには、Pythonでlaguerre.lagint（）メソッドを使用します。このメソッドは、軸に沿ってlbndからm回積分されたLaguerre系列係数cを返します。各反復で、結果の系列にsclが乗算され、積分定数kが追加されます。スケーリング係数は、変数の線形変化で使用するためのものです。 最初のパラメーターcは、Laguerre系列係数の配列です。 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

指定されたルートでLaguerreシリーズを生成するには、PythonNumpyのlaguerre.lagfromroots（）メソッドを使用します。このメソッドは、係数の1次元配列を返します。すべての根が実数の場合、outは実数配列であり、一部の根が複素数の場合、結果のすべての係数が実数であっても、outは複素数です。パラメーターrootsは、根を含むシーケンスです。 ステップ まず、必要なライブラリをインポートします- from numpy.polynomial import laguerre as L 指定されたルートでLaguerreシリーズを生成するには、Python Numpy

指定されたルートでLaguerreシリーズを生成するには、PythonNumpyのlaguerre.lagfromroots（）メソッドを使用します。この方法は、係数の1次元配列です。すべての根が実数である場合、outは実数配列であり、一部の根が複素数である場合、結果のすべての係数が実数であっても、outは複素数です。パラメータrootsは、rootsを含むシーケンスです。 ステップ まず、必要なライブラリをインポートします- from numpy.polynomial import laguerre as L 指定されたルートを持つLaguerreシリーズを生成するには、laguerre

Laguerreシリーズのルートを計算するには、Python Numpyのlaguerre.lagroots（）メソッドを使用します。このメソッドは、シリーズのルートの配列を返します。すべての根が実数である場合、outも実数であり、そうでない場合は複雑です。 ルート推定値は、コンパニオンマトリックスの固有値として取得されます。複素平面の原点から遠く離れたルートは、そのような値の級数の数値的不安定性のために大きな誤差を持つ可能性があります。多重度が1より大きい根は、そのような点の近くの系列の値が根の誤差に比較的鈍感であるため、より大きな誤差も示します。ニュートン法を数回繰り返すことで、原点付近

Laguerreシリーズのルートを計算するには、Python Numpyのlaguerre.lagroots（）メソッドを使用します。このメソッドは、シリーズのルートの配列を返します。すべての根が本物である場合、outも本物であり、そうでない場合は複雑です。 ルート推定値は、コンパニオンマトリックスの固有値として取得されます。複素平面の原点から遠く離れたルートは、そのような値の級数の数値的不安定性のために大きな誤差を持つ可能性があります。多重度が1より大きい根は、そのような点の近くの系列の値が根の誤差に比較的鈍感であるため、より大きな誤差も示します。ニュートン法を数回繰り返すことで、原点付近

ラゲール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laguerre.lagvander（）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。返された行列の形状はx.shape+（deg + 1、）です。ここで、最後のインデックスは対応するLaguerrepolynomialの次数です。 dtypeは、変換されたxと同じになります。 パラメータxは、点の配列を返します。 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に変換されます。 xがスカラーの場合、1次元配列に変換されます。パラメーターde

ラゲール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laguerre.lagvander（）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。返された行列の形状はx.shape+（deg + 1、）です。ここで、最後のインデックスは対応するLaguerrepolynomialの次数です。 dtypeは、変換されたxと同じになります。 パラメータxは、点の配列を返します。 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に変換されます。 xがスカラーの場合、1次元配列に変換されます。パラメーターde