बिंदु x, y पर 2D लीजेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.legendre.legval2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि दो आयामी लीजेंड्रे श्रृंखला के मानों को x और y से संबंधित मानों के जोड़े से बनने वाले बिंदुओं पर लौटाती है। पहला पैरामीटर x, y है। दो आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन

Hermite_e बहुपद का छद्म Vandermonde मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में thehermite_e.hermevander2d() का उपयोग करें। विधि छद्म-वेंडरमोंडेमेट्रिक्स लौटाती है। पैरामीटर, x, y बिंदु निर्देशांक की एक सरणी है, सभी एक ही आकार के हैं। तत्वों में से कोई भी जटिल है या नहीं, इस पर निर्भर करते हुए d

Hermite_e बहुपद और x, y, z नमूना बिंदु, Python Numpy में hermite.hermevander3d() का उपयोग करें। विधि छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाती है। पैरामीटर, x, y, z बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी एक ही आकार के हैं। कोई भी तत्व जटिल है या नहीं, इस पर निर्भर करते हुए dtypes को या तो float64 या complex128

x और y के कार्टेशियन उत्पाद पर 2D लीजेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में thepolynomial.legendre.leggrid2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x और y के कार्तीय गुणन के बिंदुओं पर द्वि-आयामी चेबीशेव श्रृंखला के मान लौटाती है। यदि c में दो से कम आयाम हैं, तो इसे 2-डी बनाने के लिए इसके

x और y के कार्टेशियन उत्पाद पर 2D लीजेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में thepolynomial.legendre.leggrid2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x और y के कार्तीय गुणन के बिंदुओं पर द्वि-आयामी चेबीशेव श्रृंखला के मान लौटाती है। यदि c में दो से कम आयाम हैं, तो इसे 2-डी बनाने के लिए इसके

एक लीजेंड्रे श्रृंखला को एक बहुपद में बदलने के लिए, Python Numpy में laguerre.leg2poly() विधि का उपयोग करें # एक लीजेंड्रे श्रृंखला के गुणांकों का प्रतिनिधित्व करने वाली एक सरणी को निम्नतम डिग्री से उच्चतम तक क्रमित समकक्ष बहुपद (मानक आधार के सापेक्ष) के गुणांकों की एक सरणी में परिवर्तित करें, जिसे

Hermite_e बहुपद का छद्म Vandermonde मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में thehermite_e.hermevander2d() का उपयोग करें। विधि छद्म-वैंडरमोंडेमेट्रिक्स लौटाती है। पैरामीटर, x, y बिंदु निर्देशांक की एक सरणी है, सभी एक ही आकार के हैं। तत्वों में से कोई भी जटिल है या नहीं, इस पर निर्भर करते हुए d

हर्मिट बहुपद का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन नम्पी में thehermite_e.hermevander2d() का उपयोग करें। विधि छद्म-वैंडरमोंडेमेट्रिक्स लौटाती है। पैरामीटर, x, y बिंदु निर्देशांक की एक सरणी है, सभी एक ही आकार के हैं। तत्वों में से कोई भी जटिल है या नहीं, इस पर निर्भर करते हुए dtypes

Hermite_e श्रृंखला में अंतर करने के लिए, Python में hermite_e.hermeder() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, सी Hermite_e श्रृंखला गुणांक की एक सरणी है। यदि c बहुआयामी है तो अलग-अलग अक्ष अलग-अलग चर के अनुरूप होते हैं और प्रत्येक अक्ष में डिग्री संबंधित सूचकांक द्वारा दी जाती है। दूसरा पैरामीटर, m लि

Hermite_e श्रृंखला को एकीकृत करने के लिए, Python में hermite_e.hermeint() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, सी Hermite_e श्रृंखला गुणांक की एक सरणी है। यदि c बहुआयामी है, तो भिन्न-भिन्न अक्ष भिन्न-भिन्न चरों के अनुरूप हैं और प्रत्येक अक्ष में घात संबंधित सूचकांक द्वारा दी गई है। दूसरा पैरामीटर, एम

x, y और z के कार्टेशियन उत्पाद पर एक 3D लीजेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए Python Numpy में thepolynomial.legendre.leggrid3d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x, और z के कार्तीय गुणन में बिंदुओं पर त्रि-आयामी चेबीशेव श्रृंखला के मान लौटाती है। यदि c में तीन से कम आयाम हैं, तो इसे 3-डी बनाने के

x, y और z के कार्टेशियन उत्पाद पर एक 3D लीजेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए Python Numpy में thepolynomial.legendre.leggrid3d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x, और z के कार्तीय गुणन में बिंदुओं पर त्रि-आयामी चेबीशेव श्रृंखला के मान लौटाती है। यदि c में तीन से कम आयाम हैं, तो इसे 3-डी बनाने के

अंक x पर एक लीजेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, PythonNumpy में polynomial.legendre.legval() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर x है। यदि x एक सूची या टपल है, तो इसे एक ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और इसे स्केलर के रूप में माना जाता है। किसी भी मामले

बिंदु x, y पर 2D लीजेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.legendre.legval2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि दो आयामी लीजेंड्रे श्रृंखला के मानों को x और y से संबंधित मानों के जोड़े से बनने वाले बिंदुओं पर लौटाती है। पहला पैरामीटर x, y है। दो आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन

बिंदु x, y पर 2D लीजेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.legendre.legval2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि दो आयामी लीजेंड्रे श्रृंखला के मानों को x और y से संबंधित मानों के जोड़े से बनने वाले बिंदुओं पर लौटाती है। पहला पैरामीटर x, y है। दो आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन

इंटीजर डिवीजन ऑपरेशन को पांडा श्रृंखला के तत्वों पर भी लागू किया जा सकता है, जैसे कि एक सूची या एक टपल। पूर्णांक विभाजन संचालन करने के लिए हम पंडों श्रृंखला वर्ग में फ़्लोरडिव () विधि का उपयोग कर सकते हैं। जिसका उपयोग किसी अन्य श्रृंखला या स्केलर या सूची जैसी वस्तु के संबंधित तत्व द्वारा एक पांडा

x, y और z के कार्टेशियन उत्पाद पर 3-डी Hermite_e श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python में thehermite_e.hermegrid3d(x, y, z, c) विधि का उपयोग करें। यह विधि x, y और z के कार्तीय गुणन में बिंदुओं पर द्विविमीय बहुपद के मान लौटाती है। पैरामीटर x, y, z हैं। त्रि-आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन x, y और z

x, y और z के कार्टेशियन उत्पाद पर एक 3D लीजेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए Python Numpy में thepolynomial.legendre.leggrid3d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x, और z के कार्तीय गुणन में बिंदुओं पर त्रि-आयामी चेबीशेव श्रृंखला के मान लौटाती है। यदि c में तीन से कम आयाम हैं, तो इसे 3-डी बनाने के

एक लीजेंड्रे श्रृंखला को अलग करने के लिए, पायथन में polynomial.laguerre.legder() विधि का उपयोग करें। लेजेंडर श्रृंखला के गुणांक c को अक्ष के अनुदिश विभेदित m बार लौटाता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम को scl से गुणा किया जाता है। पहला पैरामीटर, c लीजेंड्रे श्रृंखला गुणांक की एक सरणी है। यदि c बहु

बिंदु x पर एक Hermite_e श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में hermite.hermeval() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, x, यदि x एक सूची या टपल है, तो इसे एक ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और इसे एक के रूप में माना जाता है। अदिश किसी भी स्थिति में, x