पायथन में x और y के कार्टेशियन उत्पाद पर 2-D लैगुएर श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए polynomial.laguerre.laggrid2d() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि x और y के कार्टेशियन उत्पाद में बिंदुओं पर द्वि-आयामी लैगुएर श्रृंखला के मान लौटाती है। पैरामीटर्स x, y: द्वि-आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन x और y

पायथन में हर्माइट श्रृंखला का समाकलन करने के लिए hermite.hermint() विधि का उपयोग किया जाता है। पैरामीटर्स c: हर्माइट श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: समाकलन का क्रम, सकारात्मक होना चाहिए। (डिफ़ॉल्ट: 1) k: समाकलन स्थिरांक। यदि k == [] (डिफ़ॉल्ट), तो सभी स्थिरांक शून्य पर सेट होते हैं। lbnd: समाकलन की

पायथन में चेबिशेव श्रृंखला का समाकलन करने के लिए chebyshev.chebint() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि lbnd से अक्ष axis के साथ m बार समाकलित चेबिशेव श्रृंखला गुणांक c लौटाती है। पैरामीटर्स c: चेबिशेव श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: समाकलन का क्रम, सकारात्मक होना चाहिए। (डिफ़ॉल्ट: 1) k: समाकलन स्थ

पायथन में चेबिशेव श्रृंखला का समाकलन करने के लिए chebyshev.chebint() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि lbnd से अक्ष axis के साथ m बार समाकलित चेबिशेव श्रृंखला गुणांक c लौटाती है। पैरामीटर्स c: चेबिशेव श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: समाकलन का क्रम, सकारात्मक होना चाहिए। (डिफ़ॉल्ट: 1) k: समाकलन स्थ

पायथन में चेबिशेव श्रृंखला का समाकलन करने के लिए chebyshev.chebint() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि lbnd से अक्ष axis के साथ m बार समाकलित चेबिशेव श्रृंखला गुणांक c लौटाती है। पैरामीटर्स c: चेबिशेव श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: समाकलन का क्रम, सकारात्मक होना चाहिए। (डिफ़ॉल्ट: 1) k: समाकलन स्थ

पायथन में NumPy का उपयोग करके दिए गए मूलों के साथ हर्माइट श्रृंखला बनाने के लिए hermite.hermfromroots() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि गुणांकों की 1-D सरणी लौटाती है। पैरामीटर्स roots: मूलों को समाहित करने वाला अनुक्रम। वापसी मान यदि सभी मूल वास्तविक हैं तो आउटपुट एक वास्तविक सरणी होती है।

पायथन में NumPy का उपयोग करके हर्माइट बहुपद का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स बनाने के लिए hermite.hermvander2d() फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है, जहां जटिल बिंदु निर्देशांक का उपयोग किया जाता है। पैरामीटर्स x, y: बिंदु निर्देशांकों की सरणी, सभी समान आकार की। डेटा प्रकार float64 या complex128 में परिवर्ति

पायथन में NumPy का उपयोग करके x, y, z नमूना बिंदुओं के साथ हर्माइट बहुपद का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स बनाने के लिए hermite.hermvander3d() फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है। पैरामीटर्स x, y, z: बिंदु निर्देशांकों की सरणी, सभी समान आकार की। डेटा प्रकार float64 या complex128 में परिवर्तित होता है। deg: [x

पायथन में NumPy का उपयोग करके एक लैगुएर श्रृंखला को दूसरी से घटाने के लिए polynomial.laguerre.lagsub() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि उनके अंतर का प्रतिनिधित्व करने वाले लैगुएर श्रृंखला गुणांकों की एक सरणी लौटाती है। पैरामीटर्स c1, c2: निम्न से उच्च क्रम में क्रमबद्ध लैगुएर श्रृंखला गुणांकों

पायथन में लैगुएर श्रृंखला को स्वतंत्र चर से गुणा करने के लिए polynomial.laguerre.lagmulx() विधि का उपयोग किया जाता है। यह लैगुएर श्रृंखला c को x से गुणा करता है, जहां x स्वतंत्र चर है। पैरामीटर्स c: निम्न से उच्च क्रम में क्रमबद्ध लैगुएर श्रृंखला गुणांकों की 1-D सरणी। चरण आवश्यक लाइब्रेरी आयात

पायथन में NumPy का उपयोग करके एक लैगुएर श्रृंखला को दूसरी से गुणा करने के लिए polynomial.laguerre.lagmul() विधि का उपयोग किया जाता है। यह दो लैगुएर श्रृंखला c1 * c2 का गुणनफल लौटाती है। पैरामीटर्स c1, c2: निम्न से उच्च क्रम में क्रमबद्ध लैगुएर श्रृंखला गुणांकों की 1-D सरणी। चरण आवश्यक लाइब्रेरी

पायथन में NumPy का उपयोग करके एक लैगुएर श्रृंखला को दूसरी से विभाजित करने के लिए polynomial.laguerre.lagdiv() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि भागफल और शेष का प्रतिनिधित्व करने वाले लैगुएर श्रृंखला गुणांकों की एक [quo, rem] सरणी लौटाती है। पैरामीटर्स c1, c2: निम्न से उच्च क्रम में क्रमबद्ध लैगु

पायथन में NumPy का उपयोग करके लैगुएर श्रृंखला को घात तक बढ़ाने के लिए polynomial.laguerre.lagpow() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि घात pow तक बढ़ाई गई लैगुएर श्रृंखला c लौटाती है। पैरामीटर्स c: निम्न से उच्च क्रम में क्रमबद्ध लैगुएर श्रृंखला गुणांकों की 1-D सरणी। pow: वह घात जिस तक श्रृंखला को

पायथन में NumPy का उपयोग करके बिंदुओं x पर लैगुएर श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए polynomial.laguerre.lagval() विधि का उपयोग किया जाता है। पैरामीटर्स x: पहला पैरामीटर। यदि x सूची या टपल है, तो इसे ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और स्केलर के रूप में माना जात

पायथन में NumPy का उपयोग करके बिंदुओं x पर लैगुएर श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए polynomial.laguerre.lagval() विधि का उपयोग किया जाता है, जहां बहुआयामी गुणांक सरणी के साथ डिफ़ॉल्ट tensor=True व्यवहार का उपयोग किया जाता है। पैरामीटर्स x: पहला पैरामीटर। यदि x सूची या टपल है, तो इसे ndarray में बद

पायथन में NumPy का उपयोग करके बिंदुओं x पर लैगुएर श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए polynomial.laguerre.lagval() विधि का उपयोग किया जाता है, जहां tensor=True (डिफ़ॉल्ट) सेट करके गुणांक सरणी का आकार x के प्रत्येक आयाम के लिए विस्तारित किया जाता है। पैरामीटर्स x: पहला पैरामीटर। यदि x सूची या टपल है,

पायथन में x और y के कार्टेशियन उत्पाद पर 2-D लैगुएर श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए polynomial.laguerre.laggrid2d() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि x और y के कार्टेशियन उत्पाद में बिंदुओं पर द्वि-आयामी लैगुएर श्रृंखला के मान लौटाती है। पैरामीटर्स x, y: द्वि-आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन x और y

पायथन में x, y और z के कार्टेशियन उत्पाद पर 3-D लैगुएर श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए polynomial.laguerre.laggrid3d() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि x, y और z के कार्टेशियन उत्पाद में बिंदुओं पर त्रि-आयामी लैगुएर श्रृंखला के मान लौटाती है। पैरामीटर्स x, y, z: त्रि-आयामी श्रृंखला का मूल्यां

पायथन में लैगुएर श्रृंखला का अवकलन करने के लिए laguerre.lagder() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि अक्ष axis के साथ m बार अवकलित लैगुएर श्रृंखला गुणांक c लौटाती है। पैरामीटर्स c: लैगुएर श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: लिए गए अवकलज की संख्या, गैर-ऋणात्मक होनी चाहिए। (डिफ़ॉल्ट: 1) scl: स्केलर। प्रत्

पायथन में लैगुएर श्रृंखला का अवकलन करने के लिए laguerre.lagder() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि अक्ष axis के साथ m बार अवकलित लैगुएर श्रृंखला गुणांक c लौटाती है। पैरामीटर्स c: लैगुएर श्रृंखला गुणांकों की सरणी। यदि c बहुआयामी है तो अलग-अलग अक्ष अलग-अलग चरों से मेल खाते हैं। m: लिए गए अवकलज की