दी गई डिग्री और नमूना बिंदुओं (x, y, z) का वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyvander3d() का उपयोग करें। विधि डिग्री डिग्री और नमूना बिंदुओं (x, y, z) के छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स को लौटाती है। पैरामीटर, x, y, z बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी एक ही आकार के ह

दी गई डिग्री और नमूना बिंदुओं (x, y, z) का वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyvander3d() का उपयोग करें। विधि डिग्री डिग्री और नमूना बिंदुओं (x, y, z) के छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स को लौटाती है। पैरामीटर, x, y, z बिंदु निर्देशांक के सरणियाँ हैं, सभी एक ही आकार के ह

बहुपद गुणांक के 1-डी सरणी के साथी मैट्रिक्स को वापस करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polycompanion() विधि लौटाएं। शक्ति श्रृंखला के लिए साथी मैट्रिक्स को आधार को स्केल करके सममित नहीं बनाया जा सकता है, इसलिए यह फ़ंक्शन ऑर्थोगोनल बहुपद के लिए अलग है। विधि आयामों के सहयोगी मैट्रिक्स (डिग्री, ड

डेटा के लिए बहुपद के कम से कम वर्ग फिट करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyfit() का उपयोग करें। यह विधि निम्न से उच्च की ओर क्रमित बहुपद गुणांकों को लौटाती है। यदि y 2-D था, तो coef के कॉलम k में गुणांक y के k-वें कॉलम में डेटा के लिए बहुपद फिट का प्रतिनिधित्व करते हैं। पैरामीटर, x, M नमूने

एक बहुपद से छोटे अनुगामी गुणांकों को हटाने के लिए, Python Numpy में polynomial.polytrim() विधि का उपयोग करें। विधि 1-डी सरणी लौटाती है जिसमें पिछला शून्य हटा दिया जाता है। यदि परिणामी श्रृंखला खाली होगी, तो एक शून्य वाली श्रृंखला वापस आ जाती है। छोटा का अर्थ है पूर्ण मूल्य में छोटा और पैरामीटर टोल

एक Chebyshev श्रृंखला को दूसरे में जोड़ने के लिए, Python Numpy में polynomial.chebyshev.chebadd() विधि का उपयोग करें। विधि उनके योग की चेबीशेव श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करने वाली एक सरणी लौटाती है। दो चेबीशेव श्रृंखला c1 + c2 का योग देता है। तर्क गुणांक के अनुक्रम हैं जो निम्नतम क्रम पद से उच्चतम तक

एक Chebyshev श्रृंखला को दूसरे में घटाने के लिए, Python Numpy में polynomial.chebyshev.chebsub() विधि का उपयोग करें। विधि उनके अंतर का प्रतिनिधित्व करने वाले चेबीशेव श्रृंखला गुणांक की एक सरणी लौटाती है। दो चेबीशेव श्रृंखला c1 - c2 का अंतर देता है। गुणांक के अनुक्रम निम्नतम क्रम पद से उच्चतम तक हैं,

एक चेबीशेव श्रृंखला को एक स्वतंत्र चर से गुणा करने के लिए, Python Numpy में polynomial.chebyshev.chebmulx() विधि का उपयोग करें। विधि गुणन के परिणाम का प्रतिनिधित्व करने वाली एक सरणी देता है। पैरामीटर c1 और c2 चेबीशेव श्रृंखला गुणांक के 1-डी सरणियाँ हैं जिन्हें निम्न से उच्च तक क्रमबद्ध किया गया है।

Hermite_e श्रृंखला में अंतर करने के लिए, Python में hermite_e.hermeder() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, c Hermite_e श्रृंखला गुणांकों 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 ल

Hermite_e श्रृंखला में अंतर करने के लिए, Python में hermite_e.hermeder() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, c Hermite_e श्रृंखला गुणांकों 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 ल

x और y के कार्टेशियन उत्पाद पर 2-डी Hermite_e श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python में hermite_e.hermegrid2d(x, y, c) विधि का उपयोग करें। यह विधि x और y के कार्तीय गुणनफल के बिंदुओं पर द्विविमीय बहुपद के मान लौटाती है। पैरामीटर एक्स, वाई हैं। द्विविमीय श्रेणी का मूल्यांकन x और y के कार्तीय गुण

x, y और z के कार्टेशियन उत्पाद पर 3-डी Hermite_e श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python में hermite.hermegrid3d(x, y, z, c) विधि का उपयोग करें। यह विधि x, y और z के कार्तीय गुणनफल के बिंदुओं पर त्रिविमीय बहुपद के मान लौटाती है। पैरामीटर x, y, z हैं। त्रिविमीय श्रेणी का मूल्यांकन x, y और z के कार

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

बिंदुओं (x, y, z) पर एक 3-डी बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, PythonNumpy में polynomial.polyval3d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x, y, और z से संगत मानों के त्रिगुणों के साथ बनने वाले बिंदुओं पर बहुआयामी बहुपद के मान लौटाती है। पैरामीटर x, y, z हैं। तीन आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन उन बिंदुओं (x, y,

अंक x पर एक Chebyshev श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में chebyshev.chebval(() 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 इसके रूप में माना जाता है एक अदिश। किसी भी स्थिति में, x या

अंक x पर एक Chebyshev श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में chebyshev.chebval(() 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 इसके रूप में माना जाता है एक अदिश। किसी भी स्थिति में, x या

बिंदुओं (x, y) पर 2-डी चेबीशेव श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.chebval2d() विधि का उपयोग करें। विधि दो आयामी चेबीशेव श्रृंखला के मूल्यों को x और y से संबंधित मानों के जोड़े से बने बिंदुओं पर लौटाती है यानी पैरामीटर, x, y। द्विविमीय शृंखला का मूल्यांकन बिंदुओं (x, y) पर

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

बिंदुओं (x, y) पर 2-डी चेबीशेव श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.chebval2d() विधि का उपयोग करें। विधि दो आयामी चेबीशेव श्रृंखला के मूल्यों को x और y से संबंधित मानों के जोड़े से बने बिंदुओं पर लौटाती है यानी पैरामीटर, x, y। द्विविमीय शृंखला का मूल्यांकन बिंदुओं (x, y) पर

अंक (x, y, z) पर एक 3-डी चेबीशेव श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.chebval3d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x, y, और z से संगत मानों के त्रिगुणों से बने बहुआयामी बहुपद के मान लौटाती है। पैरामीटर x, y, z हैं। तीन आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन उन बिंदुओं (x, y, z) पर किया जा