บทนำ เมธอด hermite_e.hermeval() รองรับการรับ x เป็นลิสต์ Python โดยแปลงเป็น ndarray อัตโนมัติ ตัวอย่าง: x เป็นลิสต์ [5, 10, 15] import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H c = np.array([1, 2, 3]) print(Our Array...\n, c) print(\nDimensions of our Array...\n, c.ndim) print(\nData

บทนำ เมธอด hermite_e.hermeval() ประเมินอนุกรม Hermite_e ที่จุด x ด้วยสัมประสิทธิ์หลายมิติ (tensor=True ค่าเริ่มต้น) ตัวอย่าง: สัมประสิทธิ์ 2 มิติ [[1,2],[3,4]] import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H c = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(Our Array...\n, c) print(\nDimensions

บทนำ เมธอด laguerre.lagval3d() ประเมินอนุกรม Laguerre 3 มิติ ที่จุด (x, y, z) ด้วยสัมประสิทธิ์ 3 มิติ ตัวอย่าง: สัมประสิทธิ์ 3 มิติ (2,2,6) import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L c = np.arange(24).reshape(2, 2, 6) print(Our Array...\n, c) print(\nDimensions of our Array...\n

บทนำ เมธอด laguerre.lagval3d() ประเมินอนุกรม Laguerre 3 มิติ ที่จุด (x, y, z) รองรับสัมประสิทธิ์ 4 มิติ ตัวอย่าง: สัมประสิทธิ์ 4 มิติ (2,2,6,2) import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L c = np.arange(48).reshape(2, 2, 6, 2) print(Our Array...\n, c) print(\nDimensions of our Arr

บทนำ เมธอด laguerre.lagval2d() ประเมินอนุกรม Laguerre 2 มิติ ที่จุด (x, y) รองรับสัมประสิทธิ์ 1 มิติ (ขยายเป็น 2 มิติอัตโนมัติ) ตัวอย่าง: สัมประสิทธิ์ 1 มิติ [3, 5] import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L c = np.array([3, 5]) print(Our Array...\n, c) print(\nDimensions of our

บทนำ เมธอด hermite_e.hermeval2d() ประเมินอนุกรม Hermite_e 2 มิติ ที่จุด (x, y) ด้วยสัมประสิทธิ์ 2 มิติ ตัวอย่าง: สัมประสิทธิ์ 2 มิติ (2,2) import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H c = np.arange(4).reshape(2, 2) print(Our Array...\n, c) print(\nDimensions of our Array...\n, c.

บทนำ เมธอด hermite_e.hermeval2d() ประเมินอนุกรม Hermite_e 2 มิติ ที่จุด (x, y) โดยใช้สัมประสิทธิ์ 3 มิติ (หลายชุด) ตัวอย่าง: สัมประสิทธิ์ 3 มิติ (2,2,6) import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H c = np.arange(24).reshape(2, 2, 6) print(Our Array...\n, c) print(\nDimensions of

บทนำ เมธอด legendre.legder() รองรับการหาอนุพันธ์ของอนุกรม Legendre ที่มีสัมประสิทธิ์หลายมิติ ตัวอย่าง: สัมประสิทธิ์ 2 มิติ (2,2) import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L c = np.arange(4).reshape(2, 2) print(Our Array...\n, c) print(\nDimensions of our Array...\n, c.ndim) print

บทนำ เมธอด legendre.legval() ประเมินอนุกรม Legendre ที่จุด x รองรับอาร์เรย์หลายมิติและพารามิเตอร์ tensor ตัวอย่าง: x เป็นอาร์เรย์ 2 มิติ import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L c = np.array([1, 2, 3]) print(Our Array...\n, c) print(\nDimensions of our Array...\n, c.ndim) prin

บทนำ เมธอด legendre.legder() หาอนุพันธ์ของอนุกรม Legendre รองรับการกำหนดจำนวนครั้งของการหาอนุพันธ์ พารามิเตอร์ c: สัมประสิทธิ์อนุกรม Legendre m: จำนวนอนุพันธ์ (ค่าเริ่มต้น 1) ต้องไม่ติดลบ scl: ตัวคูณสเกล (ค่าเริ่มต้น 1) ผลคูณด้วย scl**m axis: แกนการหาอนุพันธ์ (ค่าเริ่มต้น 0) ตัวอย่าง: m = 3 (อนุ

บทนำ เมธอด hermite_e.hermepow() ยกอนุกรม Hermite_e ขึ้นกำลังที่กำหนด พารามิเตอร์ c: สัมประสิทธิ์ 1 มิติ เรียงจากดีกรีต่ำไปสูง pow: กำลังที่ต้องการยก maxpower: กำลังสูงสุด (ค่าเริ่มต้น 16) ตัวอย่าง: ยกกำลัง 3 import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H c = np.array([1, 2, 3])

บทนำ เมธอด chebyshev.chebmul() คูณอนุกรม Chebyshev สองอนุกรม ส่งคืนสัมประสิทธิ์ของผลคูณ ตัวอย่าง: c1 = [1,2,3], c2 = [3,2,1] import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C c1 = np.array([1, 2, 3]) c2 = np.array([3, 2, 1]) print(Array1...\n, c1) print(\nArray2...\n, c2) print(\nArr

บทนำ เมธอด hermite_e.hermeval() ประเมินอนุกรม Hermite_e ที่จุด x รองรับอาร์เรย์หลายมิติ ตัวอย่าง: x เป็นอาร์เรย์ 2 มิติ import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H c = np.array([1, 2, 3]) print(Our Array...\n, c) print(\nDimensions of our Array...\n, c.ndim) print(\nDatatype of

บทนำ เมธอด chebyshev.chebdiv() หารอนุกรม Chebyshev หนึ่งด้วยอีกอนุกรมหนึ่ง ส่งคืนผลหาร (quotient) และเศษ (remainder) พารามิเตอร์ c1, c2: อาร์เรย์สัมประสิทธิ์ 1 มิติ เรียงจากดีกรีต่ำไปสูง ตัวอย่าง: c1 = [1,2,3], c2 = [3,2,1] import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C c1 = np.

บทนำ เมธอด chebyshev.chebpow() ยกอนุกรม Chebyshev ขึ้นกำลัง แต่ตัวอย่างในเอกสารต้นฉบับมีข้อผิดพลาด ใช้ chebdiv() แทน chebpow() พารามิเตอร์ของ chebpow() (ที่ถูกต้อง) c: สัมประสิทธิ์ 1 มิติ เรียงจากดีกรีต่ำไปสูง pow: กำลังที่ต้องการยก maxpower: กำลังสูงสุดที่อนุญาต (ค่าเริ่มต้น 16) ป้องกันขนาดอนุกรม

บทนำ เมธอด chebyshev.chebval() ประเมินอนุกรม Chebyshev ที่จุด x รองรับทั้งสเกลาร์และอาร์เรย์ พารามิเตอร์ x: จุดที่ประเมิน แปลงเป็น ndarray หากเป็นลิสต์/ทูเพิล c: สัมประสิทธิ์ c[n] สำหรับดีกรี n tensor: ค่าเริ่มต้น True ขยายรูปร่าง c สำหรับแต่ละมิติของ x ตัวอย่าง: ประเมินที่ x = 1 (สเกลาร์) impor

บทนำ เมธอด chebyshev.chebval() กับ tensor=True ประเมินอนุกรม Chebyshev ที่จุด x โดยขยายรูปร่างสัมประสิทธิ์หลายมิติ พารามิเตอร์ tensor=True ขยายรูปร่าง c ด้วย 1 ด้านขวาสำหรับแต่ละมิติของ x ทำให้ทุกคอลัมน์ของ c ถูกประเมินสำหรับทุกองค์ประกอบของ x ตัวอย่าง: สัมประสิทธิ์ 2 มิติ import numpy as np from

บทนำ เมธอด chebyshev.chebval2d() ประเมินอนุกรม Chebyshev 2 มิติ ที่จุด (x, y) โดยใช้สัมประสิทธิ์ 3 มิติ (หลายชุดของสัมประสิทธิ์ 2 มิติ) พารามิเตอร์ x, y: จุดที่ประเมิน ต้องมีรูปร่างเดียวกัน c: สัมประสิทธิ์ c[i,j] สำหรับมัลติดีกรี i,j หาก c มีมิติ > 2 ดัชนีที่เหลือเป็นชุดสัมประสิทธิ์หลายชุด ตั

บทนำ เมธอด chebyshev.chebval3d() ประเมินอนุกรม Chebyshev 3 มิติ ที่จุดเฉพาะ (x, y, z) โดยใช้สัมประสิทธิ์ 3 มิติ พารามิเตอร์ x, y, z: จุดที่ประเมิน ต้องมีรูปร่างเดียวกัน c: สัมประสิทธิ์ c[i,j,k] สำหรับมัลติดีกรี i,j,k ตัวอย่าง: สัมประสิทธิ์ 3 มิติ (2,2,6) import numpy as np from numpy.polynomial

บทนำ เมธอด chebyshev.chebval3d() ประเมินอนุกรม Chebyshev 3 มิติ ที่จุด (x, y, z) โดยใช้สัมประสิทธิ์ 4 มิติ (ชุดสัมประสิทธิ์หลายชุด) พารามิเตอร์ x, y, z: จุดที่ประเมิน ต้องมีรูปร่างเดียวกัน c: สัมประสิทธิ์ c[i,j,k] สำหรับมัลติดีกรี i,j,k หาก c มีมิติ > 3 ดัชนีที่เหลือเป็นชุดสัมประสิทธิ์หลายชุด