ในการประเมินชุด Hermite 3-D บนผลคูณคาร์ทีเซียนของ x, y และ z ให้ใช้เมธอด thehermite.hermgrid3d(x, y, z, c) ใน Python วิธีการส่งกลับค่าของพหุนามสองมิติที่จุดในผลคูณคาร์ทีเซียนของ x, y และ z พารามิเตอร์คือ x, y, z อนุกรมสามมิติได้รับการประเมินที่จุดในผลคูณคาร์ทีเซียนของ x, y และ z หาก x,`y` หรือ z เป

ในการประเมินชุด Hermite 3-D บนผลคูณคาร์ทีเซียนของ x, y และ z ให้ใช้เมธอด thehermite.hermgrid3d(x, y, z, c) ใน Python วิธีการส่งกลับค่าของพหุนามสองมิติที่จุดในผลคูณคาร์ทีเซียนของ x, y และ z พารามิเตอร์คือ x, y, z อนุกรมสามมิติได้รับการประเมินที่จุดในผลคูณคาร์ทีเซียนของ x, y และ z หาก x,`y` หรือ z เป

หากต้องการแยกความแตกต่างของซีรีส์ Hermite ให้ใช้เมธอด hermite.hermder() ใน Python พารามิเตอร์ที่ 1 คืออาร์เรย์ของสัมประสิทธิ์อนุกรมเฮอร์ไมต์ ถ้า c เป็นแบบหลายมิติ แกนที่ต่างกันจะสัมพันธ์กับตัวแปรต่างๆ โดยมีระดับในแต่ละแกนที่กำหนดโดยดัชนีที่เกี่ยวข้อง พารามิเตอร์ที่ 2 m คือจำนวนอนุพันธ์ที่นำมาต้องไม่

หากต้องการแยกความแตกต่างของซีรีส์ Hermite ให้ใช้เมธอด hermite.hermder() ใน Python พารามิเตอร์ที่ 1 คืออาร์เรย์ของสัมประสิทธิ์อนุกรมเฮอร์ไมต์ ถ้า c เป็นแบบหลายมิติ แกนที่ต่างกันจะสัมพันธ์กับตัวแปรต่างๆ โดยมีระดับในแต่ละแกนที่กำหนดโดยดัชนีที่เกี่ยวข้อง พารามิเตอร์ที่ 2 m คือจำนวนอนุพันธ์ที่นำมาต้องไม่

หากต้องการแยกความแตกต่างของซีรีส์ Hermite ให้ใช้เมธอด hermite.hermder() ใน Python พารามิเตอร์ที่ 1 คืออาร์เรย์ของสัมประสิทธิ์อนุกรมเฮอร์ไมต์ ถ้า c เป็นแบบหลายมิติ แกนที่ต่างกันจะสัมพันธ์กับตัวแปรต่างๆ โดยมีระดับในแต่ละแกนที่กำหนดโดยดัชนีที่เกี่ยวข้อง พารามิเตอร์ที่ 2 m คือจำนวนอนุพันธ์ที่นำมาต้องไม่

ในการประเมินซีรี่ส์ Legendre ที่จุด x ให้ใช้วิธี polynomial.legendre.legval() ใน PythonNumpy พารามิเตอร์ที่ 1 คือ x ถ้า x เป็นรายการหรือทูเพิล ค่านั้นจะถูกแปลงเป็น ndarray ไม่เช่นนั้นจะไม่เปลี่ยนแปลงและถือเป็นสเกลาร์ ไม่ว่าในกรณีใด x หรือองค์ประกอบของมันจะต้องสนับสนุนการบวกและการคูณด้วยตัวมันเองและอ

ในการประเมินซีรี่ส์ Legendre ที่จุด x ให้ใช้วิธี polynomial.legendre.legval() ใน PythonNumpy พารามิเตอร์ที่ 1 คือ x ถ้า x เป็นรายการหรือทูเพิล ค่านั้นจะถูกแปลงเป็น ndarray ไม่เช่นนั้นจะไม่เปลี่ยนแปลงและถือเป็นสเกลาร์ ไม่ว่าในกรณีใด x หรือองค์ประกอบของมันจะต้องสนับสนุนการบวกและการคูณด้วยตัวมันเองและอ

ในการสร้างเมทริกซ์ Vandermonde หลอกของพหุนาม Laguerre ที่มีจุดตัวอย่าง x, y, z ให้ใช้ laguerre.lagvander3d() ใน Python Numpy พารามิเตอร์ x, y, z คืนค่า Array of points dtype จะถูกแปลงเป็น float64 หรือ complex128 ขึ้นอยู่กับว่าองค์ประกอบใดที่ซับซ้อน ถ้า x เป็นสเกลาร์ จะถูกแปลงเป็นอาร์เรย์ 1 มิติ พารา

ในการประเมินชุด Laguerre ที่จุด x ให้ใช้เมธอด polynomial.laguerre.lagval() ใน PythonNumpy พารามิเตอร์ที่ 1 คือ x ถ้า x เป็นรายการหรือทูเพิล ค่านั้นจะถูกแปลงเป็น ndarray ไม่เช่นนั้นจะไม่เปลี่ยนแปลงและถือเป็นสเกลาร์ ไม่ว่าในกรณีใด x หรือองค์ประกอบของมันจะต้องสนับสนุนการบวกและการคูณด้วยตัวมันเองและองค์

ในการประเมินชุด Laguerre ที่จุด x ให้ใช้เมธอด polynomial.laguerre.lagval() ใน PythonNumpy พารามิเตอร์ที่ 1 คือ x ถ้า x เป็นรายการหรือทูเพิล ค่านั้นจะถูกแปลงเป็น ndarray ไม่เช่นนั้นจะไม่เปลี่ยนแปลงและถือเป็นสเกลาร์ ไม่ว่าในกรณีใด x หรือองค์ประกอบของมันจะต้องสนับสนุนการบวกและการคูณด้วยตัวมันเองและองค์

ในการประเมินชุด Laguerre ที่จุด x ให้ใช้เมธอด polynomial.laguerre.lagval() ใน PythonNumpy พารามิเตอร์ที่ 1 คือ x ถ้า x เป็นรายการหรือทูเพิล ค่านั้นจะถูกแปลงเป็น ndarray ไม่เช่นนั้นจะไม่เปลี่ยนแปลงและถือเป็นสเกลาร์ ไม่ว่าในกรณีใด x หรือองค์ประกอบของมันจะต้องสนับสนุนการบวกและการคูณด้วยตัวมันเองและองค์

ในการผสานชุด Chebyshev ให้ใช้เมธอด chebyshev.chebint() ใน Python ส่งกลับค่าสัมประสิทธิ์อนุกรม Chebyshev c รวม m ครั้งจาก lbnd ตามแกน ในการวนซ้ำแต่ละครั้ง อนุกรมผลลัพธ์จะถูกคูณด้วย scl และค่าคงที่การรวม k ถูกเพิ่มเข้าไป พารามิเตอร์ที่ 1 c isan array ของสัมประสิทธิ์อนุกรม Chebyshev หาก c มีหลายมิติ แก

ในการสร้างชุด Chebyshev ด้วยรากที่กำหนด ให้ใช้เมธอด chebyshev.chebfromroots() ในPython Numpy วิธีการส่งกลับอาร์เรย์ 1-D ของสัมประสิทธิ์ ถ้ารากทั้งหมดเป็นของจริง ค่าที่ออกมาจะเป็นเรียลอาร์เรย์ ถ้ารากบางส่วนนั้นซับซ้อน ค่าที่ออกมาจะซับซ้อนแม้ว่าสัมประสิทธิ์ทั้งหมดในผลลัพธ์จะเป็นจำนวนจริงก็ตาม พารามิเต

หากต้องการรวมซีรี่ส์ Laguerre ให้ใช้เมธอด laguerre.lagint() ใน Python เมธอดส่งคืนค่าสัมประสิทธิ์ซีรีส์ Laguerre c รวม m ครั้งจาก lbnd ตามแนวแกน ในการวนซ้ำแต่ละครั้ง ซีรีย์ผลลัพธ์จะถูกคูณด้วย scl และค่าคงที่การรวม k ถูกเพิ่มเข้าไป ตัวคูณมาตราส่วนใช้สำหรับการเปลี่ยนแปลงเชิงเส้นของตัวแปร พารามิเตอร์ที

ในการส่งคืนผลิตภัณฑ์สะสมขององค์ประกอบอาร์เรย์บนแกนที่กำหนดซึ่งถือว่า NaN เป็นหนึ่งเดียว ให้ใช้เมธอด thenancumprod() ผลิตภัณฑ์สะสมจะไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อพบ NaN และ NaN ชั้นนำจะถูกแทนที่ด้วยผลิตภัณฑ์ดังกล่าว รายการจะถูกส่งคืนสำหรับชิ้นส่วนที่เป็น NaN ทั้งหมดหรือว่างเปล่า ธีมจะส่งกลับอาร์เรย์ใหม่ที่ถือผล

ในการส่งคืนผลิตภัณฑ์สะสมขององค์ประกอบอาร์เรย์บนแกนที่กำหนดโดยถือว่า NaN เป็นหนึ่งเดียว ให้ใช้เมธอด thenancumprod() ผลิตภัณฑ์สะสมจะไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อพบ NaN และ NaN ชั้นนำจะถูกแทนที่ด้วยผลิตภัณฑ์ ชิ้นจะถูกส่งคืนสำหรับชิ้นส่วนที่เป็น NaN ทั้งหมดหรือว่างเปล่า วิธีการส่งคืนอาร์เรย์ใหม่ที่ถือผลลัพธ์จะถู

ในการคำนวณเครื่องหมายและลอการิทึมธรรมชาติของดีเทอร์มีแนนต์ของอาร์เรย์ ให้ใช้เมธอด thenumpy.linalg.slogdet() ใน Python พารามิเตอร์ตัวที่ 1 s คืออาร์เรย์อินพุต ต้องเป็นอาร์เรย์ square2-D เมธอดที่มีเครื่องหมายจะคืนค่าตัวเลขที่แสดงเครื่องหมายของดีเทอร์มีแนนต์ สำหรับเมทริกซ์จริง นี่คือ 1, 0 หรือ -1 สำหร

ในการรับผลิตภัณฑ์ Outer ของอาร์เรย์หลายมิติสองอาร์เรย์ ให้ใช้เมธอด numpy.outer() ใน Python พารามิเตอร์ที่ 1 a คือเวกเตอร์อินพุตแรก อินพุตจะถูกทำให้แบนหากไม่ใช่ 1 มิติอยู่แล้ว พารามิเตอร์ที่ 2 b คือเวกเตอร์อินพุตที่สอง อินพุตจะถูกทำให้แบนหากไม่ใช่ 1 มิติอยู่แล้ว พารามิเตอร์ที่ 3 คือตำแหน่งที่เก็บผลลั

ในการรับผลิตภัณฑ์ Outer ของอาร์เรย์หนึ่งมิติสองอาร์เรย์ ให้ใช้เมธอด numpy.outer() ใน Python พารามิเตอร์ที่ 1 a คือเวกเตอร์อินพุตแรก อินพุตจะถูกทำให้แบนหากไม่ใช่ 1 มิติอยู่แล้ว พารามิเตอร์ที่ 2 b คือเวกเตอร์อินพุตที่สอง อินพุตจะถูกทำให้แบนหากไม่ใช่ 1 มิติอยู่แล้ว พารามิเตอร์ที่ 3 คือตำแหน่งที่เก็บผลล

จากเวกเตอร์สองเวกเตอร์ a =[a0, a1, ..., aM] และ b =[b0, b1, ..., bN] ผลคูณภายนอก [1] คือ − [[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]] ในการรับผลิตภัณฑ์ Outer ของสองอาร์เรย์ ให้ใช้เมธอด numpy.outer() ใน Python numpy.ones() ส่งคืนอาร์เรย์ใหม่ของรูปร่างและประเภทที่กำหนด ซึ่งเต็มไปด้