Spec-Zone.ru › NumPy 1.15

numpy.polynomial.legendre.legder

numpy.polynomial.legendre.legder(c, m=1, scl=1, axis=0) [source]

Дифференцирование ряда Лежандра.

Возвращает коэффициенты полинома Лежандра c продифференцированного m раз вдоль axis. На каждой итерации результат умножается на scl (множитель масштабирования используется для линейного изменения переменной). Аргумент c представляет собой массив коэффициентов от низкой до высокой степени вдоль каждой оси, например, [1,2,3] представляет ряд 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2 , а [[1,2],[1,2]] представляет 1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y) , если ось axis=0 это x и ось axis=1 это y.

Параметры:
c : array_like

Массив коэффициентов полинома Лежандра. Если c многомерный, разные оси соответствуют различным переменным, а степень на каждой оси задаётся соответствующим индексом.

m : int, optional

Количество взятых производных, должно быть неотрицательным. (По умолчанию: 1)

scl : scalar, optional

Каждая производная умножается на scl. Конечный результат — умножение на scl**m. Это используется для линейного изменения переменной. (По умолчанию: 1)

axis : int, optional

Ось, по которой выполняется дифференцирование. (По умолчанию: 0).

Введено в версии 1.7.0.

Возвращает:
der : ndarray

Полином Лежандра производной.

См. также

legint

Примечания

В общем случае результат дифференцирования ряда Лежандра не похож на операцию над степенным рядом. Таким образом, результат этой функции может быть «неинтуитивным», хотя и правильным; см. раздел Примеры ниже.

Примеры

>>> from numpy.polynomial import legendre as L
>>> c = (1,2,3,4)
>>> L.legder(c)
array([  6.,   9.,  20.])
>>> L.legder(c, 3)
array([ 60.])
>>> L.legder(c, scl=-1)
array([ -6.,  -9., -20.])
>>> L.legder(c, 2,-1)
array([  9.,  60.])

© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.4/reference/generated/numpy.polynomial.legendre.legder.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API