numpy.polynomial.laguerre.lagder#
- polynomial.laguerre.lagder(c, m=1, scl=1, axis=0)[源代码]#
对拉盖尔级数求导.
返回沿 axis 对 c 求导 m 次后的拉盖尔级数系数.在每次迭代中,结果乘以 scl (缩放因子用于变量的线性变化).参数 c 是沿每个轴从低到高阶的系数数组,例如,[1,2,3] 表示级数
1L_0 + 2L_1 + 3L_2,而 [[1,2],[1,2]] 表示1L_0(x)L_0(y) + 1L_1(x)L_0(y) + 2L_0(x)L_1(y) + 2L_1(x)L_1(y),如果 axis=0 是x且 axis=1 是y.- 参数:
- carray_like
拉盖尔级数系数的数组.如果 c 是多维的,则不同的轴对应于不同的变量,每个轴的次数由相应的索引给出.
- mint, optional
导数的阶数,必须是非负数.(默认值:1)
- scl标量,可选
每次求导都乘以 scl .最终结果是乘以
sclm.这用于线性变量变换.(默认值:1)- 轴int, optional
导数所取的轴.(默认值:0).
- 返回:
- derndarray
导数的拉盖尔级数.
参见
注释
一般来说,对拉盖尔级数求导的结果与幂级数的相同运算并不相似.因此,此函数的结果可能"不直观",但却是正确的;请参阅下面的"示例"部分.
示例
>>> 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.])