बिंदु x पर एक Hermite श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में hermite.hermval() 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 स्केलर के रूप में माना जाता है। किसी भी मामले में, x या उस

x और y के कार्टेशियन उत्पाद पर 2-डी चेबीशेव श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, पायथन में thepolynomial.chebgrid2d(x, y, c) विधि का उपयोग करें। यह विधि x और y के कार्टेशियन गुणनफल के बिंदुओं पर द्विआयामी चेबीशेव श्रृंखला के मान लौटाती है। यदि सी के दो से कम आयाम हैं, तो इसे 2-डी बनाने के लिए इसके आक

x और y के कार्टेशियन उत्पाद पर 2-डी चेबीशेव श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, पायथन में thepolynomial.chebgrid2d(x, y, c) विधि का उपयोग करें। यह विधि x और y के कार्टेशियन गुणनफल के बिंदुओं पर द्विआयामी चेबीशेव श्रृंखला के मान लौटाती है। यदि सी के दो से कम आयाम हैं, तो इसे 2-डी बनाने के लिए इसके आक

x और y के कार्टेशियन गुणनफल पर 3-डी बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, Python में polynomial.polygrid3d(x,y, c) विधि का उपयोग करें। यह विधि x और y के कार्तीय गुणनफल के बिंदुओं पर द्विविमीय बहुपद के मान लौटाती है। पहला पैरामीटर, x,y,z त्रिविमीय श्रंखला हैं जिनका मूल्यांकन x, y, और z के कार्तीय उत्पाद क

x, y, z के कार्टेशियन गुणनफल पर 3-डी बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, Python में polynomial.polygrid3d(x, y,z) विधि का उपयोग करें। यह विधि x और y के कार्तीय गुणन के बिंदुओं पर द्विविमीय बहुपद के मान लौटाती है। पहला पैरामीटर, x,y,z त्रिविमीय श्रंखला हैं जिनका मूल्यांकन x, y, और z के कार्तीय उत्पाद के

एक बहुपद में अंतर करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyder() विधि का उपयोग करें। अक्ष के अनुदिश बहुपद गुणांक c विभेदित m बार लौटाएं। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम को scl से गुणा किया जाता है (स्केलिंग कारक चर के रैखिक परिवर्तन में उपयोग के लिए है)। तर्क c प्रत्येक अक्ष के साथ निम्न से उच्च

दी गई डिग्री के छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स को उत्पन्न करने के लिए, पॉलीनोमियल.पॉलीवेंडर 2 () का उपयोग पाइथन नम्पी में करें। विधि डिग्री डिग्री और नमूना बिंदुओं (x, y) के छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स को लौटाती है। पैरामीटर, x और y, बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी एक ही आकार के हैं। तत्वों में से कोई भ

एक हर्मिट श्रृंखला को दूसरे में घटाने के लिए, PythonNumpy में polynomial.hermite.hermsub() विधि का उपयोग करें। विधि उनके अंतर की हर्मिट श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करने वाली एक सरणी लौटाती है। दो हरमाइट श्रृंखला c1 - c2 का अंतर लौटाता है। गुणांक के अनुक्रम निम्नतम क्रम से उच्चतम तक हैं, अर्थात, [1,2,3]

बिंदु x पर एक Hermite श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में hermite.hermval() 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 स्केलर के रूप में माना जाता है। किसी भी मामले में, x या उस

दी गई डिग्री के छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स को उत्पन्न करने के लिए, पॉलीनोमियल.पॉलीवेंडर 2 () का उपयोग पाइथन नम्पी में करें। विधि डिग्री डिग्री और नमूना बिंदुओं (x, y) के छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स को लौटाती है। पैरामीटर, x और y, बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी एक ही आकार के हैं। कोई भी तत्व जटिल ह

Chebyshev श्रृंखला में अंतर करने के लिए, Python Numpy में polynomial.chebder() विधि का उपयोग करें। Themethod व्युत्पन्न की Chebyshev श्रृंखला लौटाता है। चेबीशेव श्रृंखला के गुणांकों को अक्ष के अनुदिश m बार विभेदित करता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम को scl से गुणा किया जाता है। तर्क सी प्रत्येक

Chebyshev श्रृंखला में अंतर करने के लिए, Python Numpy में polynomial.chebder() विधि का उपयोग करें। Themethod व्युत्पन्न की Chebyshev श्रृंखला लौटाता है। चेबीशेव श्रृंखला के गुणांकों को अक्ष के अनुदिश m बार विभेदित करता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम को scl से गुणा किया जाता है। तर्क सी प्रत्येक

दी गई डिग्री का छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyvander2() का उपयोग करें। विधि डिग्री डिग्री और नमूना बिंदुओं (x, y) के छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स को लौटाती है। पैरामीटर, x और y, बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी एक ही आकार के हैं। कोई भी तत्व जटिल है या

Chebyshev बहुपद और x, y, z नमूना बिंदुओं का छद्म वेंडरमोंडे मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में chebyshev.chebvander() का उपयोग करें। यह विधि डिग्री डिग्री और नमूना बिंदुओं (x, y, z) के छद्म-वैंडरमंडमैट्रिक्स लौटाती है। पैरामीटर, x, y, z बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी एक ही आकार क

एक बहुपद में अंतर करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyder() विधि का उपयोग करें। अक्ष के अनुदिश बहुपद गुणांक c विभेदित m बार लौटाएं। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम को scl से गुणा किया जाता है (स्केलिंग कारक चर के रैखिक परिवर्तन में उपयोग के लिए है)। तर्क c प्रत्येक अक्ष के साथ निम्न से उच्च

एक बहुपद में अंतर करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyder() विधि का उपयोग करें। अक्ष के अनुदिश बहुपद गुणांक c विभेदित m बार लौटाएं। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम को scl से गुणा किया जाता है (स्केलिंग कारक चर के रैखिक परिवर्तन में उपयोग के लिए है)। तर्क c प्रत्येक अक्ष के साथ निम्न से उच्च

बहुपद गुणांक के 1-डी सरणी के स्केल किए गए साथी मैट्रिक्स को वापस करने के लिए, पायथन नम्पी में thechebyshev.chebcompanion() विधि लौटाएं। आधार बहुपदों को स्केल किया जाता है ताकि जब c एक चेबीशेव आधार बहुपद है तो सहयोगी मैट्रिक्स सममित है। यह अनस्केल्ड केस की तुलना में बेहतर आइजनवैल्यू अनुमान प्रदान करत

डेटा के लिए चेबीशेव श्रृंखला के कम से कम वर्ग फिट करने के लिए, PythonNumpy में chebyshev.chebfit() का उपयोग करें। यह विधि चेबीशेव गुणांकों को निम्न से उच्च तक क्रमित करती है। यदि y 2-D था, y के कॉलम k में डेटा के लिए गुणांक कॉलम k में हैं। पैरामीटर, x, M नमूना (डेटा) बिंदुओं (x[i], y[i]) के x-निर्दे

Hermite श्रृंखला को x से गुणा करने के लिए, जहां x स्वतंत्र चर है, Python Numpy में thepolynomial.hermite.hermmulx() विधि का उपयोग करें। विधि गुणन के परिणाम का प्रतिनिधित्व करने वाली एक सरणी देता है। पैरामीटर, c हरमाइट श्रृंखला के गुणांकों की एक 1-डी सरणी है जिसे निम्न से उच्च तक क्रमित किया गया है।

एक Hermite श्रृंखला को दूसरे से गुणा करने के लिए, PythonNumpy में polynomial.hermite.hermmul() विधि का उपयोग करें। विधि उनके उत्पाद की हर्मिट श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करने वाली एक सरणी लौटाती है। दो Hermite श्रृंखला c1 * c2 का उत्पाद लौटाता है। तर्क गुणांक के अनुक्रम हैं, निम्नतम क्रम अवधि से उच्चतम