บทนำ ในการประเมินค่าอนุกรม Laguerre 2 มิติ บนผลคูณการ์ทีเซียนของ x และ y ด้วยสัมประสิทธิ์ 1 มิติ สามารถใช้เมธอด polynomial.laguerre.laggrid2d() จาก NumPy หาก c มีมิติน้อยกว่า 2 จะมีการต่อหนึ่งเข้าไปทำให้เป็น 2 มิติ ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np from numpy.polynomial import la

บทนำ ในการหาปริพันธ์ของอนุกรม Hermite ตามแกน 0 สามารถใช้เมธอด hermite.hermint() จาก NumPy พารามิเตอร์ axis=0 เป็นค่าเริ่มต้น พารามิเตอร์สำคัญ c: อาเรย์สัมประสิทธิ์อนุกรม Hermite m: ลำดับการปริพันธ์ (ค่าเริ่มต้น: 1) k: ค่าคงที่การปริพันธ์ (ค่าเริ่มต้น: 0) lbnd: ขอบเขตล่าง (ค่าเริ่มต้น: 0) scl: ตัว

บทนำ ในการหาปริพันธ์ของอนุกรม Chebyshev ตามแกนที่กำหนด สามารถใช้เมธอด chebyshev.chebint() พร้อมระบุพารามิเตอร์ axis คล้ายกับตัวอย่างก่อนหน้า ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C 2. สร้างอาเรย์สัมประสิทธิ์หลายมิติ c = np.arange(4).reshape(

บทนำ ในการหาปริพันธ์ของอนุกรม Chebyshev ตามแกน 0 สามารถใช้เมธอด chebyshev.chebint() พร้อมตั้งค่า axis=0 (ค่าเริ่มต้น) ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C 2. สร้างอาเรย์สัมประสิทธิ์หลายมิติ c = np.arange(4).reshape(2, 2) 3. แสดงอาเรย์และ

บทนำ ในการหาปริพันธ์ของอนุกรม Chebyshev สามารถใช้เมธอด chebyshev.chebint() จาก NumPy เมธอดนี้คืนค่าสัมประสิทธิ์อนุกรม Chebyshev ที่ผ่านการปริพันธ์ m ครั้งจากขอบเขตล่าง lbnd ตามแกน axis ในแต่ละรอบ ผลลัพธ์จะถูกคูณด้วย scl และบวกค่าคงที่การปริพันธ์ k พารามิเตอร์สำคัญ c: อาเรย์สัมประสิทธิ์อนุกรม Cheb

บทนำ ในการสร้างอนุกรม Hermite จากรากที่กำหนด สามารถใช้เมธอด hermite.hermfromroots() จาก NumPy เมธอดนี้คืนค่าอาเรย์ 1 มิติของสัมประสิทธิ์ หากรากทั้งหมดเป็นจริง ผลลัพธ์จะเป็นจริง หากมีรากเชิงซ้อน ผลลัพธ์จะเป็นเชิงซ้อน แม้สัมประสิทธิ์จะเป็นจริงทั้งหมด พารามิเตอร์ roots คือลำดับของราก ขั้นตอนการทำงาน

บทนำ ในการสร้างเมทริกซ์ Vandermonde แบบปลอมของพหุนาม Hermite 2 มิติ ด้วยพิกัดจุดเชิงซ้อน สามารถใช้ hermite.hermvander2d() จาก NumPy พารามิเตอร์ x, y เป็นอาเรย์พิกัดจุดรูปร่างเดียวกัน ชนิดข้อมูลจะแปลงเป็น float64 หรือ complex128 ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np from numpy.polynom

บทนำ ในการสร้างเมทริกซ์ Vandermonde แบบปลอมของพหุนาม Hermite 3 มิติ สำหรับจุดตัวอย่าง x, y, z สามารถใช้ hermite.hermvander3d() จาก NumPy เมธอดนี้คืนค่าเมทริกซ์ Vandermonde แบบปลอม พารามิเตอร์ deg เป็นลิสต์ขององศาสูงสุดในรูป [x_deg, y_deg, z_deg] ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np

บทนำ ในการลบอนุกรม Laguerre อนุกรมหนึ่งออกจากอีกอนุกรมหนึ่ง สามารถใช้เมธอด polynomial.laguerre.lagsub() จาก NumPy เมธอดนี้คืนค่าอาเรย์สัมประสิทธิ์อนุกรม Laguerre แสดงถึงความต่าง ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L 2. สร้างอาเรย์สัมประสิทธ

บทนำ ในการคูณอนุกรม Laguerre ด้วยตัวแปรอิสระ x สามารถใช้เมธอด polynomial.laguerre.lagmulx() จาก NumPy พารามิเตอร์ c คืออาเรย์ 1 มิติของสัมประสิทธิ์อนุกรม Laguerre เรียงจากต่ำไปสูง ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L 2. สร้างอาเรย์ c = np.

บทนำ ในการคูณอนุกรม Laguerre กับอีกอนุกรมหนึ่ง สามารถใช้เมธอด polynomial.laguerre.lagmul() จาก NumPy เมธอดนี้คืนค่าการคูณของอนุกรม Laguerre สองชุด c1 * c2 ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L 2. สร้างอาเรย์สัมประสิทธิ์ 1 มิติ 2 ชุด c1 = np

บทนำ ในการหารอนุกรม Laguerre ด้วยอีกอนุกรมหนึ่ง สามารถใช้เมธอด polynomial.laguerre.lagdiv() จาก NumPy เมธอดนี้คืนค่าอาเรย์ [quo, rem] ของสัมประสิทธิ์อนุกรม Laguerre แสดงถึงผลหารและเศษ ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L 2. สร้างอาเรย์สัมป

บทนำ ในการยกกำลังอนุกรม Laguerre สามารถใช้เมธอด polynomial.laguerre.lagpow() จาก NumPy เมธอดนี้คืนค่าอนุกรม Laguerre c ยกกำลัง pow อาร์กิวเมนต์ c คือลำดับสัมประสิทธิ์เรียงจากต่ำไปสูง พารามิเตอร์สำคัญ c: อาเรย์ 1 มิติ สัมประสิทธิ์อนุกรม Laguerre เรียงจากต่ำไปสูง pow: กำลังที่จะยก maxpower: กำลังสู

บทนำ ในการประเมินค่าอนุกรม Laguerre ที่จุด x สามารถใช้เมธอด polynomial.laguerre.lagval() จาก NumPy พารามิเตอร์ x หากเป็นลิสต์หรือทูเพิล จะถูกแปลงเป็น ndarray มิฉะนั้นถือเป็นสเกลาร์ พารามิเตอร์ C คืออาเรย์สัมประสิทธิ์เรียงตามองศา ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np from numpy.polyno

บทนำ ในการประเมินค่าอนุกรม Laguerre ที่จุด x เมื่อสัมประสิทธิ์เป็นหลายมิติ สามารถใช้เมธอด polynomial.laguerre.lagval() จาก NumPy โดยค่าเริ่มต้นของ tensor คือ True ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L 2. สร้างอาเรย์สัมประสิทธิ์แบบหลายมิติ c

บทนำ ในการประเมินค่าอนุกรม Laguerre ที่จุด x โดยขยายรูปร่างของอาเรย์สัมประสิทธิ์สำหรับแต่ละมิติของ x สามารถใช้เมธอด polynomial.laguerre.lagval() พร้อมตั้งค่า tensor=True (ค่าเริ่มต้น) การตั้งค่านี้จะทำให้ทุกคอลัมน์ของสัมประสิทธิ์ใน c ถูกประเมินค่าสำหรับทุกสมาชิกของ x ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรา

บทนำ ในการประเมินค่าอนุกรม Laguerre 2 มิติ บนผลคูณการ์ทีเซียนของ x และ y สามารถใช้เมธอด polynomial.laguerre.laggrid2d() จาก NumPy เมธอดนี้คืนค่าของอนุกรม Laguerre 2 มิติ ที่จุดในผลคูณการ์ทีเซียนของ x และ y หาก c มีมิติน้อยกว่า 2 จะมีการต่อหนึ่งเข้าไปเพื่อทำให้เป็น 2 มิติ รูปร่างผลลัพธ์จะเป็น c.sha

บทนำ ในการประเมินค่าอนุกรม Laguerre 3 มิติ บนผลคูณการ์ทีเซียน (Cartesian product) ของ x, y, และ z สามารถใช้เมธอด polynomial.laguerre.laggrid3d() จาก NumPy เมธอดนี้คืนค่าของอนุกรม Laguerre 3 มิติ ที่จุดในผลคูณการ์ทีเซียนของ x, y, z หาก c มีมิติน้อยกว่า 3 จะมีการต่อหนึ่ง (ones) เข้าไปเพื่อทำให้เป็น

บทนำ ในการหาอนุพันธ์ของอนุกรม Laguerre สามารถใช้เมธอด laguerre.lagder() จาก NumPy พารามิเตอร์ c คืออาเรย์สัมประสิทธิ์เรียงจากองศาต่ำไปสูง ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L 2. สร้างอาเรย์สัมประสิทธิ์ c = np.array([1, 2, 3, 4]) 3. แสดงอา

บทนำ ในการหาอนุพันธ์ของอนุกรม Laguerre ที่มีสัมประสิทธิ์หลายมิติ สามารถใช้เมธอด laguerre.lagder() จาก NumPy โดยไม่ระบุ axis (จะใช้ค่าเริ่มต้น axis=0) ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L 2. สร้างอาเรย์สัมประสิทธิ์แบบหลายมิติ c = np.arange(