เพื่อประเมินอนุกรมเฮอร์ไมต์ (Hermite series) ณ จุด x ให้ใช้เมธอด hermite.hermval() ใน NumPy พารามิเตอร์ x: จุดประเมิน แปลงเป็น ndarray หากเป็นลิสต์/ทูเพิล มิฉะนั้นถือเป็นสเกลาร์ ต้องรองรับการบวกและคูณกับตัวเองและ係ส c c: อาร์เรย์係ส เรียงทำให้係สพจน์ชนิด n อยู่ใน c[n] หากหลายมิติ ดัชนีที่เหลือเป็

เพื่อประเมินอนุกรมเชบิเชฟ (Chebyshev series) 2 มิติ บนผลคูณการ์ทีเซียนของ x และ y ให้ใช้ polynomial.chebgrid2d(x, y, c) เมธอดนี้คืนค่าอนุกรมเชบิเชฟ 2 มิติ ณ จุดในผลคูณการ์ทีเซียน พารามิเตอร์ x, y: จุดประเมิน 2 มิติ แปลงเป็น ndarray หากเป็นลิสต์/ทูเพิล มิฉะนั้นถือเป็นสเกลาร์ c: อาร์เรย์係ส เรียง

เพื่อประเมินอนุกรมเชบิเชฟ (Chebyshev series) 2 มิติ บนผลคูณการ์ทีเซียนของ x และ y ให้ใช้เมธอด polynomial.chebgrid2d(x, y, c) ใน Python เมธอดนี้คืนค่าของอนุกรมเชบิเชฟ 2 มิติ ณ จุดในผลคูณการ์ทีเซียนของ x และ y พารามิเตอร์ x, y: จุดประเมิน 2 มิติ แปลงเป็น ndarray หากเป็นลิสต์/ทูเพิล มิฉะนั้นถือเป็น

เพื่อประเมินพหุนาม 3 มิติ บนผลคูณการ์ทีเซียนของ x, y, z ให้ใช้ polynomial.polygrid3d(x, y, z, c) เมธอดนี้คืนค่าพหุนาม 3 มิติ ณ จุดในผลคูณการ์ทีเซียน พารามิเตอร์ x, y, z: จุดประเมิน 3 มิติ แปลงเป็น ndarray หากเป็นลิสต์/ทูเพิล มิฉะนั้นถือเป็นสเกลาร์ c: อาร์เรย์係ส เรียงทำให้係สพจน์ i,j อยู่ใน c[i,

เพื่อประเมินค่าพหุนาม 3 มิติ บนผลคูณการ์ทีเซียนของ x, y, z ให้ใช้เมธอด polynomial.polygrid3d(x, y, z, c) ใน Python เมธอดนี้คืนค่าของพหุนาม 3 มิติ ณ จุดในผลคูณการ์ทีเซียนของ x, y, z พารามิเตอร์ x, y, z: จุดประเมิน 3 มิติ แปลงเป็น ndarray หากเป็นลิสต์/ทูเพิล มิฉะนั้นถือเป็นสเกลาร์ c: อาร์เรย์係ส

เพื่อหาอนุพันธ์ของพหุนาม (Polynomial) ใน Python ให้ใช้เมธอด polynomial.polyder() ใน NumPy เมธอดนี้คืนค่า係สพหุนาม c ที่ถูกหาอนุพันธ์ m ครั้งตามแกนที่กำหนด ในแต่ละรอบผลลัพธ์จะคูณด้วย scl (ตัวคูณสเกลสำหรับการเปลี่ยนตัวแปรเชิงเส้น) อาร์กิวเมนต์ c เป็นอาร์เรย์係สจากชนิดต่ำไปสูง เช่น [1,2,3] แสดงถึง 1 + 2x

เพื่อสร้างเมทริกซ์วันเดอร์มอนด์แบบปลอม (Pseudo-Vandermonde matrix) ของชนิดที่กำหนด ให้ใช้ polynomial.polyvander2d() ใน NumPy เมธอดนี้คืนค่าเมทริกซ์วันเดอร์มอนด์แบบปลอมของชนิด deg และจุดตัวอย่าง (x, y) พารามิเตอร์ x, y: อาร์เรย์พิกัดจุด รูปทรงต้องเหมือนกัน ชนิดข้อมูลแปลงเป็น float64 หรือ complex1

เพื่อลบอนุกรมเฮอร์ไมต์ (Hermite series) หนึ่งออกจากอีกอนุกรมหนึ่ง ให้ใช้เมธอด polynomial.hermite.hermsub() ใน NumPy เมธอดนี้คืนค่าอาร์เรย์ที่แสดงอนุกรมเฮอร์ไมต์ของความต่าง ระหว่างสองอนุกรม c1 - c2 ลำดับของ係สอยู่ในรูปพจน์ชนิดต่ำไปสูงสุด เช่น [1,2,3] แสดงถึง P0 + 2P1 + 3P2 พารามิเตอร์ c1 และ c2 เป็นอา

หากต้องการประเมินค่า (evaluate) อนุกรมเฮอร์ไมท์ (Hermite series) ที่จุด x ให้ใช้เมธอด hermite.hermval() ใน Python NumPy พารามิเตอร์สำคัญ x: จุดที่ต้องการประเมิน หากเป็น list หรือ tuple จะแปลงเป็น ndarray มิฉะนั้นถือเป็นสเกลาร์ c: อาร์เรย์สัมประสิทธิ์ เรียงลำดับว่าสัมประสิทธิ์ของพจน์อันดับ n อยู่ใน

หากต้องการสร้างเมทริกซ์วนเดอร์มอนด์แบบปลอม (Pseudo-Vandermonde matrix) ของอันดับที่กำหนด ให้ใช้ polynomial.polyvander2d() ใน Python NumPy เมธอดคืนค่าเมทริกซ์วนเดอร์มอนด์แบบปลอมของอันดับ deg และจุดตัวอย่าง (x, y) พารามิเตอร์ x, y: อาร์เรย์พิกัดจุด ทุกตัวต้องมีรูปร่างเหมือนกัน dtypes จะแปลงเป็น flo

หากต้องการหาอนุพันธ์ของอนุกรมเชบิเชฟ ให้ใช้เมธอด polynomial.chebder() ใน Python NumPy เมธอดคืนค่าอนุกรมเชบิเชฟของอนุพันธ์ คืนค่าสัมประสิทธิ์เชบิเชฟ c ที่ถูกหาอนุพันธ์ m ครั้งตามแกน axis ที่แต่ละรอบผลลัพธ์จะคูณด้วย scl อาร์กิวเมนต์ c เป็นอาร์เรย์สัมประสิทธิ์จากอันดับต่ำไปสูง ตัวอย่าง [1,2,3] แทนอนุก

หากต้องการหาอนุพันธ์ของอนุกรมเชบิเชฟ (differentiate a Chebyshev series) ให้ใช้เมธอด polynomial.chebder() ใน Python NumPy เมธอดคืนค่าอนุกรมเชบิเชฟของอนุพันธ์ คืนค่าสัมประสิทธิ์เชบิเชฟ c ที่ถูกหาอนุพันธ์ m ครั้งตามแกน axis ที่แต่ละรอบผลลัพธ์จะคูณด้วย scl อาร์กิวเมนต์ c เป็นอาร์เรย์สัมประสิทธิ์จากอันด

หากต้องการสร้างเมทริกซ์วนเดอร์มอนด์แบบปลอม (Pseudo-Vandermonde matrix) ของอันดับที่กำหนด ให้ใช้ polynomial.polyvander2d() ใน Python NumPy เมธอดคืนค่าเมทริกซ์วนเดอร์มอนด์แบบปลอมของอันดับ deg และจุดตัวอย่าง (x, y) พารามิเตอร์ x, y: อาร์เรย์พิกัดจุด ทุกตัวต้องมีรูปร่างเหมือนกัน dtypes จะแปลงเป็น flo

หากต้องการสร้างเมทริกซ์วนเดอร์มอนด์แบบปลอม (pseudo-Vandermonde matrix) ของพหุนามเชบิเชฟและจุดตัวอย่าง x, y, z ให้ใช้ chebyshev.chebvander3d() ใน Python NumPy เมธอดคืนค่าเมทริกซ์วนเดอร์มอนด์แบบปลอมของอันดับ deg และจุดตัวอย่าง (x, y, z) พารามิเตอร์ x, y, z: อาร์เรย์พิกัดจุด ทุกตัวต้องมีรูปร่างเหมือ

หากต้องการหาอนุพันธ์ของพหุนาม ให้ใช้เมธอด polynomial.polyder() ใน Python NumPy คืนค่าสัมประสิทธิ์พหุนาม c ที่ถูกหาอนุพันธ์ m ครั้งตามแกน axis ที่แต่ละรอบผลลัพธ์จะคูณด้วย scl อาร์กิวเมนต์ c เป็นอาร์เรย์สัมประสิทธิ์จากอันดับต่ำไปสูง ตัวอย่าง [1,2,3] แทนพหุนาม 1 + 2x + 3x² ในขณะที่ [[1,2],[1,2]] แทน 1

หากต้องการหาอนุพันธ์ของพหุนาม (differentiate a polynomial) ให้ใช้เมธอด polynomial.polyder() ใน Python NumPy คืนค่าสัมประสิทธิ์พหุนาม c ที่ถูกหาอนุพันธ์ m ครั้งตามแกน axis ที่แต่ละรอบผลลัพธ์จะคูณด้วย scl (scaling factor สำหรับการเปลี่ยนตัวแปรเชิงเส้น) อาร์กิวเมนต์ c เป็นอาร์เรย์สัมประสิทธิ์จากอันดับ

หากต้องการคืนค่าเมทริกซ์คอมแพเนียน (companion matrix) แบบปรับขนาด (scaled) ของอาร์เรย์ 1 มิติ ของสัมประสิทธิ์พหุนาม ให้ใช้เมธอด chebyshev.chebcompanion() ใน Python NumPy พหุนามฐาน (basis polynomials) จะถูกปรับขนาด ทำให้เมทริกซ์คอมแพเนียนเป็นสมมาตร (symmetric) เมื่อ c เป็นพหุนามฐานเชบิเชฟ ซึ่งให้การ

หากต้องการหาการเข้าสมดุลแบบ least-squares ของอนุกรมเชบิเชฟ (Chebyshev series) ต่อข้อมูล ให้ใช้ chebyshev.chebfit() ใน Python NumPy เมธอดคืนค่าสัมประสิทธิ์เชบิเชฟ เรียงจากอันดับต่ำไปสูง หาก y เป็น 2 มิติ สัมประสิทธิ์สำหรับข้อมูลในคอลัมน์ k ของ y จะอยู่ในคอลัมน์ k พารามิเตอร์สำคัญ x: พิกัด x ของจุด

หากต้องการคูณอนุกรมเฮอร์ไมท์ด้วย x (ตัวแปรอิสระ) ให้ใช้เมธอด polynomial.hermite.hermmulx() ใน Python NumPy เมธอดคืนค่าอาร์เรย์ที่แทนผลลัพธ์ของการคูณ พารามิเตอร์ c คืออาร์เรย์ 1 มิติ ของสัมประสิทธิ์อนุกรมเฮอร์ไมท์ เรียงจากอันดับต่ำไปสูง ขั้นตอนการใช้งาน 1. นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น import numpy as np

หากต้องการคูณอนุกรมเฮอร์ไมท์อันหนึ่งด้วยอีกอันหนึ่ง ให้ใช้เมธอด polynomial.hermite.hermmul() ใน Python NumPy เมธอดคืนค่าอาร์เรย์ที่แทนอนุกรมเฮอร์ไมท์ของผลคูณ คืนค่าผลคูณของอนุกรมเฮอร์ไมท์สองอัน c1 * c2 อาร์กิวเมนต์เป็นลำดับของสัมประสิทธิ์จากอันดับต่ำสุดไปสูงสุด เช่น [1,2,3] แทนอนุกรม P₀ + 2·P₁ + 3·