Python

チェビシェフ多項式のファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでchebyshev.chebvander（）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対応するチェビシェフ多項式の次数です。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

チェビシェフ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thechebyshev.chebvander（）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）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]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

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、変数の線形変更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

指定された根を持つモニック多項式を生成するには、Python Numpyのpolynomial.polyfromroots（）メソッドを使用します。このメソッドは、多項式の係数の1次元配列を返します。すべての根が実数の場合、outも実数であり、それ以外の場合は複雑です。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 polynomial as P モニック多項式の生成- print("Result...\n",P.polyfromroots((-1,

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

チェビシェフ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thechebyshev.chebvander（）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）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]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 n

ポイント（x、y、z）で3次元多項式を評価するには、PythonNumpyのpolynomial.polyval3d（）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、orzのいずれか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、multidegreei、j

xとyのデカルト積で2次元多項式を評価するには、Pythonでpolynomial.polygrid2d（x、y、c）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次元多項式の値を返します。 1番目のパラメーターxとyは、xとyの直積の点で評価される2次元系列です。 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、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す。 cの次元が2より大きい場合、残りのインデ

xとyのデカルト積で2次元多項式を評価するには、Pythonでpolynomial.polygrid2d（x、y、c）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次元多項式の値を返します。 1番目のパラメーターxとyは、xとyの直積の点で評価される2次元系列です。 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、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す。 cの次元が2より大きい場合、残りのインデッ

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

チェビシェフ多項式と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chebyshev.chebvander（）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

xとyのデカルト積で2次元多項式を評価するには、Pythonでpolynomial.polygrid2d（x、y、c）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次元多項式の値を返します。 1番目のパラメーターxとyは、xとyのデカルト積の点で評価される2次元系列です。 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、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す。 cの次元が2より大きい場合、残りのイ

複合台形公式を使用して指定された軸に沿って統合するには、numpy.trapz（）メソッドを使用します。 xが指定されている場合、統合はその要素に沿って順番に行われます-それらはソートされません。このメソッドは、台形公式によって単一の軸に沿って近似された「y」=n次元配列の定積分を返します。 「y」が1次元配列の場合、結果は浮動小数点数になります。 「n」が1より大きい場合、結果は「n-1」次元配列になります。 最初のパラメーターyは、統合する入力配列です。 2番目のパラメーターxは、y値に対応するサンプルポイントです。 xがNoneの場合、サンプルポイントは等間隔のdxapartであると見

勾配は、内部ポイントの2次の正確な中心の差と、境界での1次または2次の正確な片側（前方または後方）の差を使用して計算されます。したがって、返される勾配は、入力配列と同じ形状になります。最初のパラメーターfは、スカラー関数のサンプルを含むNdimensionarrayです。 2番目のパラメーターは、varargs、つまりf値間の間隔です。すべての寸法のデフォルトの単一間隔。 3番目のパラメーターはedge_order{1、2}です。つまり、勾配は境界でのN次の正確な差を使用して計算されます。デフォルト：1。4番目のパラメーターはグラデーションで、指定された1つまたは複数の軸に沿ってのみ計算され

エルミート多項式と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hermite.hermvander3d（）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、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

n番目の離散差を計算するには、numpy.diff（）メソッドを使用します。最初の差は、指定された軸に沿ってout [i] =a [i + 1]-a [i]で与えられ、diffを再帰的に使用して、より高い差が計算されます。diff（）メソッドはn番目の差を返します。出力の形状は、寸法がnだけ小さい軸に沿っていることを除いて同じです。出力のタイプは、aの任意の2つの要素間の差異のタイプと同じです。これは、ほとんどの場合、のタイプと同じです。注目すべき例外はdatetime64で、これによりtimedelta64出力配列が生成されます。 最初のパラメーターは入力配列です。 2番目のパラメーターは

n番目の離散差を計算するには、numpy.diff（）メソッドを使用します。最初の差は、指定された軸に沿ってout [i] =a [i + 1]-a [i]で与えられ、diffを再帰的に使用して、より高い差が計算されます。diff（）メソッドはn番目の差を返します。出力の形状は、寸法がnだけ小さい軸に沿っていることを除いて同じです。出力のタイプは、aの任意の2つの要素間の差異のタイプと同じです。これは、ほとんどの場合、のタイプと同じです。注目すべき例外はdatetime64で、これによりtimedelta64出力配列が生成されます。 最初のパラメーターは入力配列です。 2番目のパラメーターは

2つのベクトルの外積を計算するには、Python Numpyのnumpy.cross（）メソッドを使用します。このメソッドは、ベクトル外積であるcを返します。最初のパラメーターは、firstvector（s）のコンポーネントであるaです。 2番目のパラメーターはbで、2番目のベクトルの成分です。 3番目のパラメーターisaxisaは、ベクトルを定義するaの軸です。デフォルトでは、最後の軸。 4番目のパラメーターはaxisbで、ベクトルを定義するbの軸です。デフォルトでは、最後の軸。 5番目のパラメーターはaxiscで、cの軸には外積ベクトルが含まれています。戻り値がスカラーであるため、両方の

配列内の文字列要素がプレフィックスで始まるTrueのブール配列を返すには、Python Numpyのthenumpy.char.startswith（）メソッドを使用します。最初のパラメーターは入力配列です。 2番目のパラメータはプレフィックスです。 ステップ まず、必要なライブラリをインポートします- import numpy as np 文字列の1次元配列を作成する- arr = np.array(['KATIE', 'JOHN', 'KATE', 'KmY', 'BRAD']) 配列の表示- prin