Python

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ま

サイズの異なる類似のデータ型が相互のサブタイプではないかどうかを確認するには、Python Numpyのnumpy.issubdtype（）メソッドを使用します。パラメータは、dtypeまたはobjectcoercibletoone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 Numpのissubdtype（）メソッドを使用して、サイズが異なる類似のデータ型をチェックします。異なるサイズのfloatデータ型をチェックしています- print("Result...",np.issubdtype(np.float32,

＃異なるサイズのintデータ型が相互のsubdtypeでないかどうかを確認するには、Python Numpyのthenumpy.issubdtype（）メソッドを使用します。 ＃パラメータは、1つに強制可能なdtypeまたはオブジェクトです 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 Numpyでissubdtype（）メソッドを使用する。異なるサイズのintデータ型をチェックしています- print("Result...",np.issubdtype(np.int16, np.int32)) print("R

異なるサイズのfloatデータ型が相互のsubdtypeでないかどうかを確認するには、Python Numpyのthenumpy.issubdtype（）メソッドを使用します。パラメータは、dtypeまたはobjectcoercibletoone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 Numpyでissubdtype（）メソッドを使用する。異なるサイズのfloatデータ型をチェックしています- print("Result...",np.issubdtype(np.float16, np.float32)) pr

最初の引数の型が2番目のサブクラスであるかどうかを判断するには、Python numpyのnumpy.issubsctype（）メソッドを使用します。 1番目と2番目の引数はデータ型です。 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 Numpyでissubsctype（）メソッドを使用する。最初の引数が2番目の引数のサブクラスであるかどうかを確認する- print("Result...",np.issubsctype(np.float16, np.float32)) print("Result...",

4Dと3Dの次元配列のクロネッカー積を取得するには、Python Numpyのnumpy.kron（）メソッドを使用します。最初の配列によってスケーリングされた2番目の配列のブロックで構成される複合配列であるクロネッカー積を計算します この関数は、aとbの次元数が同じであると想定し、必要に応じて最小の次元の前に1を追加します。 a.shape =（r0、r1、..、rN）およびb.shape =（s0、s1、...、sN）の場合、クロネッカー積は形状（r0 * s0、r1 * s1、...、 rN * SN）。要素は、aとbの要素の積であり、-によって明示的に編成されています。 kron(a

コレスキー分解を返すには、numpy.linalg.cholesky（）メソッドを使用します。正方行列aのコレスキー分解L*L.Hを返します。ここで、Lは下三角行列で、.Hは共役転置演算子です。 aはエルミートで正定値でなければなりません。 aがエルミートであるかどうかを確認するためのチェックは実行されません。さらに、aの下三角要素と対角要素のみが使用されます。実際にはLのみが返されます。 次に、パラメーターaは、エルミート（すべての要素が実数の場合は対称）の正定値入力行列です。このメソッドは、aの上三角または下三角のコレスキー因子を返します。 aが行列オブジェクトの場合、行列オブジェクトを

複雑なエルミート行列または実対称行列の固有値を計算するには、numpy.eigvalsh（）メソッドを使用します。このメソッドは、固有値を昇順で返し、それぞれがその多重度に従って繰り返されます。 最初のパラメーターaは、固有値が計算される複素数値または実数値の行列です。 2番目のパラメーターであるUPLOは、計算がaの下三角部分（「L」、デフォルト）で行われるか、上三角部分（「U」）で行われるかを指定します。この値に関係なく、エルミート行列の概念を維持するために、対角線の実数部のみが計算で考慮されます。したがって、対角線の虚数部は常にゼロとして扱われます。 ステップ まず、必要なライブラリ

線形代数で行列またはベクトルのノルムを返すには、Python NumpyのLA.norm（）メソッドを使用します。最初のパラメーターxは入力配列です。軸がNoneの場合、ordがNoneでない限り、xは1-Dまたは2-Dである必要があります。 axisとordの両方がNoneの場合、x.ravelの2ノルムが返されます。 2番目のパラメーターordは、ノルムの次数です。 infは、numpyのinfオブジェクトを意味します。デフォルトはNoneです。 3番目のパラメーター軸は、整数の場合、ベクトルノルムを計算するためのxの軸を指定します。 axisが2タプルの場合、2次元行列を保持する軸を指

線形代数の行列の条件数を計算するには、Pythonのnumpy.linalg.cond（）メソッドを使用します。このメソッドは、pの値に応じて、7つの異なるノルムのいずれかを使用して条件数を返すことができます。行列の条件数を返します。無限かもしれません。 xの条件数は、xのノルムにxの逆数のノルムを掛けたものとして定義されます。ノルムは、通常のL2ノルム、または他の多くの行列ノルムの1つにすることができます。最初のパラメーターはxで、条件数が求められる行列です。 2番目のパラメーターは、条件数の計算で使用されるノルムの次数であるpです。パラメータとして設定された「あちこち」はフロベニウスの基

複素数の引数の実数部を返すには、numpy.real（）メソッドを使用します。このメソッドは、複素数の偏角の実数成分を返します。 valが実数の場合、valのタイプが出力に使用されます。 valに複雑な要素がある場合、返されるタイプはfloatです。最初のパラメーターvalは入力配列です。また、array.realを使用して複素数の引数の実数部を変更します。 ステップ まず、必要なライブラリをインポートします- numpyをnpとしてインポート array（）メソッドを使用して配列を作成します- arr =np.array（[36. + 1.j、27. + 2.j、68. + 3.j、2

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。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です。つまり、値が異なる回数です。ゼロの場合、入力はそのまま返されます。 3番目のパラメータは差が取られる軸であり、デフォルトは最後の軸です。 4番目のパラメーターは、差を実行する前に、軸に沿って入力配列に追加または追加する値です。スカラー値は、軸の方向に長さが1で、他のすべての軸に沿って入力配列の形状を持つ配列に

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- numpy a

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thehermite.hermcompanion（）メソッドを返します。基底多項式は、cがエルミート基底多項式である場合にコンパニオン行列が対称になるようにスケーリングされます。これにより、スケーリングされていない場合よりも優れた固有値の推定値が得られ、基底多項式の場合、numpy.linalg.eigvalshを使用して固有値を取得すると、固有値が実数であることが保証されます。このメソッドは、次元（deg、deg）のScaledcompanion行列を返します。パラメータcは、低次から高次の順に並

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、最初のベクトル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はaxisaで、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、両方の入力ベクトルの

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

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

指定されたデータ型コードの説明を返すには、Python Numpyのtypename（）メソッドを使用します。NumPyは、包括的な数学関数、乱数ジェネレーター、線形代数、フーリエ変換などを提供します。幅広いハードウェアおよびコンピューティングプラットフォームをサポートし、分散、GPU、およびスパースアレイライブラリとうまく連携します。 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 私たちの配列- arr = ['S1', '?', 'B', 'D', 'G', &

スカラーdtypeの文字列表現を返すには、PythonNumpyのsctype2char（）メソッドを使用します。最初の引数。スカラーdtypeの場合、対応する文字列文字が返されます。オブジェクトの場合、sctype2charはそのスカラー型を推測してから、対応する文字列文字を返そうとします。 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 スカラー型の文字列表現- for i in [np.int32, np.double, np.complex_, np.string_, np.ndarray]:    print(np.