बहुपद को घात में बढ़ाने के लिए, पायथन में numpy.polynomial.polynomial.polypow() विधि का उपयोग करें। बहुपद c को घातांक पर लौटाता है। तर्क c निम्न से उच्च की ओर क्रमित गुणांकों का एक क्रम है। यानी, [1,2,3] श्रृंखला 1 + 2*x + 3*x**2 है। विधि भागफल और शेष का प्रतिनिधित्व करने वाली गुणांक श्रृंखला की सरण

अंक x पर एक बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyval() 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 उसके तत्वों

बिंदु x पर एक बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, Python में polynomial.polyval() 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 उसके तत्वों को स

बिंदुओं (x, y) पर 2-डी बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyval2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि दो आयामी बहुपद के मानों को x और y से संबंधित मानों के युग्मों के साथ गठित बिंदुओं पर लौटाती है अर्थात पैरामीटर्स, x, y। दो आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन उन बिंदुओं (x, y) पर किया

बिंदुओं (x, y) पर 2-डी बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyval2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि दो आयामी बहुपद के मानों को x और y से संबंधित मानों के युग्मों के साथ गठित बिंदुओं पर लौटाती है अर्थात पैरामीटर्स, x, y। दो आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन उन बिंदुओं (x, y) पर किया

एक बहुपद में अंतर करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyder() विधि का उपयोग करें। बहुपद गुणांक c को अक्ष के अनुदिश 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 उच

एक बहुपद में अंतर करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyder() विधि का उपयोग करें। बहुपद गुणांक c को अक्ष के अनुदिश 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 उच

एक बहुपद को एकीकृत करने के लिए, Python में polynomial.polyint() विधि का उपयोग करें। अक्ष के अनुदिश lbnd से बहुपद गुणांक c एकीकृत m बार लौटाता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणामी श्रृंखला को scl से गुणा किया जाता है और एक एकीकरण स्थिरांक, k जोड़ा जाता है। स्केलिंग कारक चर के रैखिक परिवर्तन में उपयोग

एक बहुपद को एकीकृत करने के लिए, Python में polynomial.polyint() विधि का उपयोग करें। अक्ष के अनुदिश lbnd से बहुपद गुणांक c एकीकृत m बार लौटाता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणामी श्रृंखला को scl से गुणा किया जाता है और एक एकीकरण स्थिरांक, k जोड़ा जाता है। स्केलिंग कारक चर के रैखिक परिवर्तन में उपयोग

Hermite_e श्रृंखला में अंतर करने के लिए, Python में hermite.hermeder() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, c हरमाइट श्रेणी के 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 लिए ग

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 भिन्न-भिन्न अक्ष भिन्न-भिन्न चरों के संगत हैं, प्रत्येक अक्ष में घात संबंधित सूचकांक द्वारा दी गई है। दूसरा पैरामीटर, m लिए ग

एक बहुपद को एकीकृत करने के लिए, Python में polynomial.polyint() विधि का उपयोग करें। अक्ष के अनुदिश lbnd से बहुपद गुणांक c एकीकृत m बार लौटाता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणामी श्रृंखला को scl से गुणा किया जाता है और एक एकीकरण स्थिरांक, k जोड़ा जाता है। स्केलिंग कारक चर के रैखिक परिवर्तन में उपयोग

एक बहुपद को एकीकृत करने के लिए, Python में polynomial.polyint() विधि का उपयोग करें। अक्ष के अनुदिश lbnd से बहुपद गुणांक c एकीकृत m बार लौटाता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणामी श्रृंखला को scl से गुणा किया जाता है और एक एकीकरण स्थिरांक, k जोड़ा जाता है। स्केलिंग कारक चर के रैखिक परिवर्तन में उपयोग

बिंदु x पर इसकी जड़ों द्वारा निर्दिष्ट बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyvalfromroots() 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 एक स्केलर के रूप में माना जाता

बिंदु x पर इसकी जड़ों द्वारा निर्दिष्ट बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyvalfromroots() 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 एक स्केलर के रूप में माना जाता

बिंदु x पर इसकी जड़ों द्वारा निर्दिष्ट बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyvalfromroots() 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 एक स्केलर के रूप में माना जाता

दी गई डिग्री का वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyvander() का उपयोग करें। विधि वांडरमोंडे मैट्रिक्स लौटाती है। लौटाए गए मैट्रिक्स का आकार x.shape + (डिग्री + 1,) है, जहां अंतिम सूचकांक x की शक्ति है। dtype परिवर्तित x के समान होगा। पैरामीटर, ए अंक की सरणी है। क

दी गई डिग्री का वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, Python Numpy में polynomial.polyvander() का उपयोग करें। विधि वेंडरमोंडे मैट्रिक्स लौटाती है। लौटाए गए मैट्रिक्स का आकार x.shape + (डिग्री + 1,) है, जहां अंतिम सूचकांक x की शक्ति है। dtype परिवर्तित x के समान होगा। पैरामीटर, ए अंक की सरणी है।

दी गई डिग्री और x, y, z नमूना बिंदुओं का छद्म 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 क