परिचय पायथन में लेगेंड्रे श्रृंखला का समाकलन करने के लिए polynomial.legendre.legint() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि लेगेंड्रे श्रृंखला गुणांक c को m बार समाकलित करती है। पैरामीटर्स c: लेगेंड्रे श्रृंखला गुणांकों की सरणी। m: समाकलन का क्रम (डिफ़ॉल्ट: 1)। k: समाकलन स्थिरांक (डिफ़ॉल्ट: 0)। lbnd

परिचय पायथन में लेगेंड्रे श्रृंखला का समाकलन करने के लिए polynomial.legendre.legint() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि lbnd से अक्ष के साथ m बार समाकलित लेगेंड्रे श्रृंखला गुणांक c लौटाती है। प्रत्येक पुनरावृत्ति में परिणामी श्रृंखला को scl से गुणा किया जाता है और एक समाकलन स्थिरांक k जोड़ा जाता

परिचय पायथन में NumPy का उपयोग करके एक हर्माइट_ई श्रृंखला को दूसरी से गुणा करने के लिए polynomial.hermite_e.hermemul() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि उनके गुणनफल को दर्शाने वाली हर्माइट_ई श्रृंखला की सरणी लौटाती है। पैरामीटर्स c1, c2: निम्न से उच्च क्रम में व्यवस्थित हर्माइट_ई श्रृंखला गुणांक

परिचय पायथन में NumPy का उपयोग करके एक हर्माइट_ई श्रृंखला को दूसरी से विभाजित करने के लिए polynomial.hermite_e.hermediv() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि भागफल और शेष को दर्शाने वाले हर्माइट_ई श्रृंखला गुणांकों की सरणी लौटाती है। पैरामीटर्स c1, c2: निम्न से उच्च क्रम में व्यवस्थित हर्माइट_ई श्

परिचय पायथन में NumPy का उपयोग करके 2D हर्माइट_ई श्रृंखला को बिंदुओं (x, y) पर मूल्यांकन करने के लिए hermite_e.hermeval2d() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि x और y से संबंधित मानों के जोड़े से बने बिंदुओं पर द्वि-आयामी बहुपद के मान लौटाती है। पैरामीटर्स x, y: द्वि-आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन बि

परिचय पायथन में NumPy का उपयोग करके 3D हर्माइट_ई श्रृंखला को बिंदुओं (x, y, z) पर मूल्यांकन करने के लिए hermite_e.hermeval3d() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि x, y, और z से संबंधित मानों के त्रिकों से बने बिंदुओं पर बहुआयामी बहुपद के मान लौटाती है। पैरामीटर्स x, y, z: तीन आयामी श्रृंखला का मूल

परिचय पायथन में NumPy का उपयोग करके लेगेंड्रे बहुपद के लिए छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स बनाने के लिए legendre.legvander3d() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि डिग्री deg और नमूना बिंदुओं (x, y, z) के लिए छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाती है। पैरामीटर्स x, y, z: बिंदु निर्देशांकों की सरणियाँ, सभी समान आ

विवरण numpy.polynomial.legendre.legvander3d() फंक्शन x, y, z नमूना बिंदुओं के साथ लेगेंड्रे बहुपद का छद्म वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करता है। यह डिग्री deg और नमूना बिंदुओं (x, y, z) का छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाता है। पैरामीटर्स x, y, z - बिंदु निर्देशांकों के ऐरे, सभी समान आकार के। dtype

विवरण numpy.polynomial.hermite_e.hermegrid2d() फंक्शन x और y के कार्तीय गुणनफल पर 2-D संभाव्यतावादी हर्माइट श्रृंखला (Hermite_e) का मूल्यांकन करता है। यह द्वि-आयामी बहुपद के मान x और y में बिंदुओं पर लौटाता है। पैरामीटर्स x, y - मूल्यांकन बिंदु। सूची/टपल को ndarray में परिवर्तित किया जाता है।

विवरण Python में numpy.polynomial.hermite_e.hermegrid2d() फंक्शन का उपयोग करके x और y के कार्तीय गुणनफल (Cartesian product) पर 2-D संभाव्यतावादी हर्माइट श्रृंखला (Hermite_e) का मूल्यांकन किया जाता है। यह फंक्शन x और y में बिंदुओं पर द्वि-आयामी बहुपद के मान लौटाता है। पैरामीटर्स x, y - बिंदु जि

लेगेंड्रे श्रृंखला को अवकलित करने के लिए, Python में polynomial.laguerre.legder() मेथड का उपयोग करें। यह अक्ष के साथ m बार अवकलित लेगेंड्रे श्रृंखला गुणांक c को वापस करता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम को scl से गुणा किया जाता है। पहला पैरामीटर, c, लेगेंड्रे श्रृंखला गुणांकों की एक सरणी है। यदि

लेगेंड्रे श्रृंखला को अवकलित करने के लिए, Python में polynomial.laguerre.legder() मेथड का उपयोग करें। यह अक्ष के साथ m बार अवकलित लेगेंड्रे श्रृंखला गुणांक c को वापस करता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम को scl से गुणा किया जाता है।पहला पैरामीटर, c, लेगेंड्रे श्रृंखला गुणांकों की एक सरणी है। यदि c

Hermite_e श्रृंखला को अवकलित करने के लिए, Python में hermite_e.hermeder() मेथड का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, c, Hermite_e श्रृंखला गुणांकों की एक सरणी है। यदि c बहुआयामी है तो विभिन्न अक्ष विभिन्न चरों से मेल खाते हैं जिनमें प्रत्येक अक्ष में डिग्री संबंधित इंडेक्स द्वारा दी जाती है।दूसरा पैरामीटर,

बिंदुओं x पर लेगेंड्रे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.legendre.legval() मेथड का उपयोग करें। पहला पैरामीटर x है। 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 जाता है। किसी भी मामले में, x य

Hermite_e श्रृंखला को समाकलित करने के लिए, Python में hermite_e.hermeint() मेथड का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, c, Hermite_e श्रृंखला गुणांकों की एक सरणी है। यदि c बहुआयामी है तो विभिन्न अक्ष विभिन्न चरों से मेल खाते हैं जिनमें प्रत्येक अक्ष में डिग्री संबंधित इंडेक्स द्वारा दी जाती है। दूसरा पैरामीटर

Hermite_e श्रृंखला को समाकलित करने के लिए, पायथन में hermite_e.hermeint() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, c, Hermite_e श्रृंखला गुणांकों का एक ऐरे है। यदि c बहुआयामी है तो अलग-अलग अक्ष विभिन्न चरों से मेल खाते हैं, प्रत्येक अक्ष में डिग्री संबंधित सूचकांक द्वारा दी जाती है।दूसरा पैरामीटर, m, समाक

लेगेंडर बहुपद गुणांकों के 1-D ऐरे का स्केल्ड साथी मैट्रिक्स लौटाने के लिए, पायथन Numpy में legendre.legcompanion() विधि का उपयोग करें। लेगेंडर बहुपदों का सामान्य साथी मैट्रिक्स पहले से ही सममित होता है जब c एक आधार लैगुएर बहुपद होता है, इसलिए कोई स्केलिंग लागू नहीं की जाती।(deg, deg) आयामों का स्केल

लेगेंडर श्रृंखला का डेटा के लिए न्यूनतम वर्ग फिट प्राप्त करने के लिए, पायथन numpy में legendre.legfit() विधि का उपयोग करें। यह विधि निम्न से उच्च क्रम में लेगेंडर गुणांक लौटाती है। यदि y 2-D था, तो y के कॉलम k में डेटा के लिए गुणांक कॉलम k में होते हैं।पैरामीटर x, M नमूना (डेटा) बिंदुओं (x[i], y[i])

लेगेंडर बहुपद से छोटे अनुगामी गुणांकों को हटाने के लिए, पायथन numpy में legendre.legtrim() विधि का उपयोग करें। यह विधि अनुगामी शून्यों को हटाकर 1-d ऐरे लौटाती है। यदि परिणामी श्रृंखला खाली होगी, तो एक शून्य वाली श्रृंखला लौटाई जाती है।छोटे का अर्थ पूर्ण मान में छोटा है और इसे पैरामीटर tol द्वारा निय

Hermite_e श्रृंखला को समाकलित करने के लिए, पायथन में hermite_e.hermeint() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, c, Hermite_e श्रृंखला गुणांकों का एक ऐरे है। यदि c बहुआयामी है तो अलग-अलग अक्ष विभिन्न चरों से मेल खाते हैं, प्रत्येक अक्ष में डिग्री संबंधित सूचकांक द्वारा दी जाती है।दूसरा पैरामीटर, m, समाक