Python

多項式を累乗するには、Pythonでnumpy.polynomial.polynomial.polypow（）メソッドを使用します。累乗された多項式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]は級数1 + 2 * x + 3 * x**2です。このメソッドは、商と剰余を表す係数系列の配列を返します。 1番目のパラメーターcは、低次から高次の順に並べられた系列係数の配列の1次元配列です。 2番目のパラメーターであるpowは、シリーズが発生するパワーです。 3番目のパラメーターmaxpowerは、許可される最大電力です。これは主に、シリーズの成長を

ポイントxで多項式を評価するには、Python Numpyのpolynomial.polyval（）メソッドを使用します。最初のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合、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で多項式を評価するには、Pythonでpolynomial.polyval（）メソッドを使用します。最初のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合、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次元多項式を評価するには、Python Numpyのpolynomial.polyval2d（）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で形成された点で、2次元多項式の値を返します。 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序付けられた係数の配列で

ポイント（x、y）で2次元多項式を評価するには、Python Numpyのpolynomial.polyval2d（）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で形成された点で、2次元多項式の値を返します。 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序付けられた係数の配列で

多項式を区別するには、Python Numpyのpolynomial.polyder（）メソッドを使用します。軸に沿ってm回微分された多項式係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます（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）。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]は多項式1 + 2 * x + 3 * x ** 2を表し、[[1,2]、[ 1,2]]は、axis =0がxで、axis =1がyの場合、1 + 1 * x + 2 * y + 2 * x*yを表します。 このメソッドは、導関数の多項式係数を返します。最初のパ

多項式を区別するには、Python Numpyのpolynomial.polyder（）メソッドを使用します。軸に沿ってm回微分された多項式係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます（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）。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]は多項式1 + 2 * x + 3 * x ** 2を表し、[[1,2]、[ 1,2]]は、axis =0がxで、axis =1がyの場合、1 + 1 * x + 2 * y + 2 * x*yを表します。 このメソッドは、導関数の多項式係数を返します。最初のパ

多項式を統合するには、Pythonでpolynomial.polyint（）メソッドを使用します。軸に沿ってlbndからm回積分された多項式係数cを返します。各反復で、結果の級数に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。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]は多項式1 + 2 * x + 3 * x ** 2を表し、[[1,2]、 [1,2]]は、axis =0がxで、axis =1がyの場合、1 + 1 * x + 2 * y + 2 * x*yを表します。 このメソッドは、積分の係数

多項式を統合するには、Pythonでpolynomial.polyint（）メソッドを使用します。軸に沿ってlbndからm回積分された多項式係数cを返します。各反復で、結果の級数に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。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]は多項式1 + 2 * x + 3 * x ** 2を表し、[[1,2]、 [1,2]]は、axis =0がxで、axis =1がyの場合、1 + 1 * x + 2 * y + 2 * x*yを表します。 このメソッドは、積分の係数

Hermite_eシリーズを区別するには、Pythonでhermite.hermeder（）メソッドを使用します。最初のパラメーターcは、エルミート級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は異なる変数に対応し、各軸の次数は対応するインデックスで指定されます。 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であるaxisは、導関数が取

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。最初のパラメーター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であ

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。最初のパラメーター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であ

多項式を統合するには、Pythonでpolynomial.polyint（）メソッドを使用します。軸に沿ってlbndからm回積分された多項式係数cを返します。各反復で、結果の級数に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。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]は多項式1 + 2 * x + 3 * x ** 2を表し、[[1,2]、 [1,2]]は、axis =0がxで、axis =1がyの場合、1 + 1 * x + 2 * y + 2 * x*yを表します。 このメソッドは、積分の係数

多項式を統合するには、Pythonでpolynomial.polyint（）メソッドを使用します。軸に沿ってlbndからm回積分された多項式係数cを返します。各反復で、結果の級数に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。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]は多項式1 + 2 * x + 3 * x ** 2を表し、[[1,2]、 [1,2]]は、axis =0がxで、axis =1がyの場合、1 + 1 * x + 2 * y + 2 * x*yを表します。 このメソッドは、積分の係数

ポイントxでの根によって指定された多項式を評価するには、Python Numpyのpolynomial.polyvalfromroots（）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r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rは、ルートの配列です。 rが多次元の場合、最初のインデックスはルートインデックスであり、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。たとえば、2次元の場合、

ポイントxでの根によって指定された多項式を評価するには、Python Numpyのpolynomial.polyvalfromroots（）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r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rは、ルートの配列です。 rが多次元の場合、最初のインデックスはルートインデックスであり、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。たとえば、2次元の場合、

ポイントxでその根によって指定された多項式を評価するには、Python Numpyのpolynomial.polyvalfromroots（）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r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rは、ルートの配列です。 rが多次元の場合、最初のインデックスはルートインデックスであり、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。たとえば、2次元の場合

特定の次数のファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでpolynomial.polyvander（）を使用します。このメソッドは、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xの累乗です。 dtypeは、変換されたxと同じになります。パラメータaは点の配列です。 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に変換されます。 xがスカラーの場合、1-D配列に変換されます。パラメータdegは、結果の行列の次数です。 ステップ まず、必要なライブラ

特定の次数のファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでpolynomial.polyvander（）を使用します。このメソッドは、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xの累乗です。 dtypeは、変換されたxと同じになります。 パラメータaは点の配列です。 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に変換されます。 xがスカラーの場合、1-D配列に変換されます。パラメータdegは、結果の行列の次数です。 ステップ まず、必要なライ

指定された次数とx、y、zサンプルポイントの疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでpolynomial.polyvander3d（）を使用します。このメソッドは、度度とサンプルポイント（x、y、z）の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