numpy.polynomial.laguerre.lagder

polynomial.laguerre.lagder(c, m=1, scl=1, axis=0) [source]

Дифференцирование ряда Лагера.

Возвращает коэффициенты ряда Лагера, c продифференцированные m раз по axis. На каждой итерации результат умножается на scl (коэффициент масштабирования используется при линейном изменении переменных). Аргумент c представляет собой массив коэффициентов от низшей к высшей 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 — x, а axis=1 — y.

Параметры

carray_like

Массив коэффициентов ряда Лагера. Если c многомерный, разные оси соответствуют разным переменным, а степень на каждой оси задаётся соответствующим индексом.

mint, optional

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

sclscalar, optional

Каждое дифференцирование умножается на scl. Конечный результат — умножение на scl**m. Это используется при линейном изменении переменных. (По умолчанию: 1)

axisint, optional

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

Введено в версии 1.7.0.

Возвращает

derndarray

Ряд Лагера производной.

См. также

lagint

Примечания

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

Примеры

>>> from numpy.polynomial.laguerre import lagder
>>> lagder([ 1.,  1.,  1., -3.])
array([1.,  2.,  3.])
>>> lagder([ 1.,  0.,  0., -4.,  3.], m=2)
array([1.,  2.,  3.])