NumPy 1.14 - numpy.polynomial.legendre.legder()

numpy.polynomial.legendre.legder




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numpy.polynomial.legendre.legder

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

एक लीजेंड्री श्रृंखला में अंतर करें।

axis साथ लीजेंड्री श्रृंखला गुणांक c विभेदित m बार लौटाता axis । प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणाम scl से गुणा किया जाता है (स्केलिंग कारक परिवर्तनशील के रैखिक परिवर्तन में उपयोग के लिए है)। तर्क c प्रत्येक अक्ष के साथ निम्न से उच्च डिग्री तक गुणांक का एक सरणी है, उदाहरण के लिए, [1,2,3] श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करता है 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2 जबकि [[1,2], [1 , 2]] 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) यदि अक्ष = ० x और अक्ष = १ y

पैरामीटर:

c : array_like

लीजेंड्रे श्रृंखला गुणांकों की सरणी। यदि c बहुआयामी है, तो अलग-अलग अक्ष, संबंधित सूचकांक द्वारा दिए गए प्रत्येक अक्ष में डिग्री के साथ विभिन्न चर के अनुरूप है।

एम : इंट, वैकल्पिक

व्युत्पन्न संख्या की संख्या, गैर-नकारात्मक होनी चाहिए। (डिफ़ॉल्ट: 1)

scl : स्केलर, वैकल्पिक

प्रत्येक भिन्नता को scl द्वारा गुणा किया जाता है। अंतिम परिणाम scl**m से गुणा है। यह परिवर्तनशील के रैखिक परिवर्तन में उपयोग के लिए है। (डिफ़ॉल्ट: 1)

अक्ष : int, वैकल्पिक

धुरी जिस पर व्युत्पन्न लिया जाता है। (डिफ़ॉल्ट: 0)।

संस्करण 1.7.0 में नया।

यह दिखाता है:

der : ndarray

व्युत्पन्न की पौराणिक श्रृंखला।

यह भी देखें

legint

टिप्पणियाँ

सामान्य तौर पर, एक लीजेंडरी श्रृंखला को अलग करने का परिणाम एक शक्ति श्रृंखला पर समान संचालन से नहीं मिलता है। इस प्रकार इस फ़ंक्शन का परिणाम "अनजाने में," सही हो सकता है; नीचे उदाहरण अनुभाग देखें।

उदाहरण

>>> 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.])